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建筑物变化检测算法
通过分析同一地点不同时间点的遥感影像，来识别和评估建筑物，比较建筑物的形态、结构和位置等变化，从而提供关于城市发展、建筑活动或环境变化的信息。
- 行业痛点
- 产品概述
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- 服务模式
- 产品价格
- 应用案例
- 应用场景
- 相关推荐
行业痛点
产品概述
针对建筑物屋顶在光学影像中具有纹理多变、边缘特征不稳定、难以被完整提取的特点，采用了20万张覆盖全国各地的多源高分影像作为自监督训练数据，基于深度学习全卷积架构，构建了基于亚米级影像自监督训练的复杂场景建筑物智能提取技术，在建筑物提取的基础上，再利用变化检测算法实现两期高分辨率遥感影像建筑物变化部分检测。
产品优势
数据资源丰富
提供覆盖全国范围的高分辨率影像
大范围
支持大场景大范围的建筑物变化检测处理，时效性高
全自动
全自动、高时效的建筑物变化检测技术
高精准
快速准确地提取出城市大范围建筑物的轮廓、地理位置等信息，并输出两期影像变化部分的检测结果，准确率优于90%
服务模式
数据服务
在线接口服务
私有云部署
产品价格
应用案例
建筑物变化检测算法应用示例
基于星图地球智脑引擎平台强大的算力资源和高效的调度能力，利用深度学习语义分割方法对高分辨率卫星影像中的建筑物进行智能提取，可以实现两期高分辨率遥感影像建筑物变化部分检测，为有关部门和行业用户提供决策支撑。
应用场景
城市规划
服务测绘院、设计院、城市规划等用户对城市建设、城市规划等提供宏观决策。
土地资源监管
通过高精度的建筑物变化检测，可以有效监管土地利用现状，促进土地资源的合理利用。
文化遗产保护
对于具有历史价值的古建筑，变化检测算法可以监测其结构和外观的变化情况，及时发现并处理潜在的损伤和破坏问题。通过对比修复前后的影像数据，可以评估修复工作的质量和效果，为后续的修复工作提供参考。
灾害监测与应急响应
在自然灾害发生时，建筑物的变化检测算法可以实时监测建筑物的受损情况，为应急响应和灾后重建提供数据支持。
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建筑物提取算法
利用语义分割算法对高分辨卫星影像中建筑物进行智能提取，可以高效地处理大量数据，为城市规划、灾害管理、环境监测等领域提供重要支持。
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基于该算法，用户可以快速准确地提取出城市大范围建筑物的轮廓、高度和地理位置等关键信息，生成基于层次细节技术的精细建筑物白模产品，助力大规模的城市级三维建模，推动城市实现更精准、更高效的管理与发展。
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