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数据来源:
2025-08-20
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近日,自然资源部国土卫星遥感应用中心组织召开了整改情况自动比对工具项目竣工验收会,会议邀请了中国国土勘测规划院、中国科学院空天信息创新研究院、自然资源部信息中心、自然资源部国土整治中心相关专家。
验收会现场
会上,专家们听取了项目汇报,审查了相关文档资料,经过质询、讨论和审议,一致认为:项目提交的文档资料齐全,符合验收要求。项目按照合同要求开展了整改情况自动比对工具研发工作,软件具备比对图斑导入与历史数据查找、影像自动比对、图斑分割等功能,完成了合同规定的各项任务,达到了考核指标要求,同意项目通过验收。
耕地保护是涉及国家安全的大事,关乎中华民族子孙后代永续发展,不能有任何闪失。乱占耕地建房行为触碰耕地保护红线,威胁国家粮食安全,其问题历时较长,面广量多,问题突出。目前,随着各地针对农村乱占耕地建房问题数据成果不断积累,农村乱占耕地建房问题监测数据库逐步从初始监测信息数据库管理,转向日常变更管理,日常数据成果多而繁杂,存在累计的历史监测时序信息成果资料信息不全或缺失问题。
在此整体工作背景下,亟需建立时序影像与时序监测信息成果关联,以减少人工对补充缺失时序监测信息的工作。本项目自2024年7月至2025年7月,历时12个月,通过研发乱占耕地建房整改情况自动比对工具,基于全地类解译模型自动化变化提取算法,实现问题图斑与遥感影像数据自动比对,结合便捷化人工核实界面,确保比对结果真实、可靠的同时大幅缩短比对工作量,助力及时、全面、精准掌握全国农村乱占耕地建房的真实情况,更加有效地保护耕地资源。
问题图斑整改情况追溯
问题图斑与遥感影像数据自动比对
项目主要具有以下优势特色:
项目提供人性化、可配置、可扩展的变化监测工作框架,基于微服务架构实现各算子、服务的灵活装配和监控,支持拖拽式快捷构建变化监测业务流程,并提供变化检测影像、样本、模型、业务规则、后处理等全流程工序。
地物变化检测首先要正确提取地物类型,并基于变化规则进行地物变化发现。项目基于深度学习和知识图谱等技术,智能识别同一区域不同时期两张影像的地物,排除季节变化等干扰因素,提取地物发生变化的位置和范围,从而得到地物变化情况。同时,基于深度学习的图像分割模型对每个区域的地类进行识别,自动为每个图斑标注相应的地类名称。
项目结合农村乱占耕地建房问题整治工作业务规则,针对问题图斑基于遥感影像自动化持续监测问题整改进度,实现农村乱占耕地建房问题区域内部变化的自动监测、分析和预报,助力遏制违法违规占用耕地行为。