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地块提取算法
地块提取算法是农业生产、资源管理和地理信息系统（GIS）中不可或缺的一部分，从遥感影像中自动识别和提取地块信息，具有广泛的应用场景。
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产品概述
地块提取算法
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。告别传统人工，大幅提升地块提取效率，提供科学、精确的农田管理解决方案。
卫星星源：
GF-1、GF-2、GF-6、LANDSAT系列、哨兵-2等
数据类型：
中高空间分辨率，包含红、绿、蓝、近红外波段多光谱影像数据
产品优势
海量数据
提供覆盖全国范围的高分辨率影像，满足多时序、大范围、现势性等多类应用需求
强大算力
具备强大计算资源，可实现大范围空间智能高效计算
精准算法
精准提取不同形态地块轮廓，并输出全矢量结果，能够实现高精准地球信息解译
灵活应用
为灵活的地球计算赋能，实现快速高效行业应用搭建
应用案例
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
城市规划
提取地块信息，有助于规划人员制定合理的绿地布局方案，提升城市环境质量。
农业生产
准确识别耕地范围，高效进行精准播种、施肥、灌溉等作业，提高农业生产效率，同时对作物生长进行监测，为农业生产提供决策支持。
环境保护
有助于确定需要修复的区域，监测生态环境变化，如退化土地、裸地等，为生态修复工程提供基础数据支持。
自然灾害监测与评估
灾害发生后可用于评估洪水的影响范围和程度，为救援和恢复工作提供指导。
应用案例
空天地一体化宏观辅助决策系统
大面积识别农用地利用现状，将农业用地改变类型与面积进行统计计算，对农业用进行季度监测，帮助用户了解农业用地真实情况，合理发放农业补贴。
相关推荐
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。
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。
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