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耕地提取算法

基于深度学习算法对亚米级遥感影像的耕地边界进行精准识别,可为智慧农业管理提供技术支持。
自营方案
  • 产品概述
  • 产品优势
  • 服务模式
  • 产品价格
  • 应用场景
  • 相关推荐

产品概述

通过融合深度学习模型与多时相数据协同分析技术,实现了高分辨影像中耕地的高效、精准识别和边界分割,为农业现代化、土地资源管理与政策制定提供了智能化工具,可助力推动智慧农业与数字化耕地保护体系的建设。

产品优势

  • 多源数据协同

    基于多传感器、多时相(季节)的影像样本数据,增强耕地动态监测能力
  • 流程自动化

    从输入影像到输出成果的端对端识别,减少人工干预
  • 高精度识别

    亚米级影像的识别精度优于90%,细碎耕地误差优于5%

服务模式

  • 数据服务
  • 在线接口服务
  • 私有云部署

产品价格

应用场景

精准农业管理

精准农业管理

通过耕地面积统计和种植结构分析,耕地提取可支持精准灌溉、播种规划、产量预测等应用场景,辅助农业决策的同时提高作物产量。

土地资源规划

土地资源规划

通过提供耕地分布图及面积统计,可高效监测耕地侵占、撂荒等行为,从而帮助政府制定耕地保护政策、优化土地资源配置。

生态保护与可持续发展

生态保护与可持续发展

通过耕地边界提取与质量评估,一方面识别受污染耕地,另一方面辅助划定生态保护区,减少农业扩张对生态的破坏。

农业保险与金融

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精准提取受损耕地边界(如洪涝、干旱灾害),帮助保险公司快速评估损失并优化理赔流程。

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通过处理和分析图像数据,能够准确地识别出船只的位置、类型以及其他相关信息,对于海事安全、海上交通管理、军事侦察等领域具有重要意义。
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运用深度学习技术,通过海量标签数据训练,实现耕地地块智能识别与精细化边界提取,结合边缘算法精准剔除非有效边界,确保边缘精度统一。