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航天宏图信息技术股份有限公司(股票代码:688066),成立于2008年,是国内领先的遥感和北斗导航卫星应用服务商,致力于卫星应用软件国产化、行业应用产业化、应用 服务商业化,研发并掌握了具有完全自主知识产权的PIE(Pixel Information Expert)系列产品和核心技术,为政府、企业、高校以及其他有关部门提供基础软件产品、系统设 计开发和数据分析应用服务等空间信息应用整体解决方案。公司于2019年7月在科创板上市,并且是首批科创板上市企业中唯一的遥感应用企业。

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航天宏图依托接收的常规气象观探测资料、气象卫星资料、雷达资料、数值预报产品等多源数据,基于定量反演、机器学习云计算云存储大数据分析、 快速循环同化、虚拟现实等前沿技术业领域。

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用地审批“放权”背景下的航遥耕地监测技术实践(下)

发表时间:2020-05-15

《用地审批“放权”背景下的航遥耕地监测技术实践(上)》(点击查看原文)中提到,基于PIE-SIAS开发的智能耕地变化检测模型,以耕地地块为研究单元,在两个不同时空尺度上联动分析检测耕地地块变化,充分利用矢量属性特征,影像光谱特征、形状特征、纹理特征、关系特征、自定义特征等,将耕地变化分为确定变化地块和疑似变化地块,极大地减少了野外工作量。将该模型在我国北方、南方多个区域进行测试,将系统自动检测的耕地变化图斑与目视判读结果一一比对,进行精度评价,得出智能耕地变化检测模型总体精度优于95%,误分率约为5%,漏分率约为6%


耕地变化检测模型,在充分利用现有土地调查成果的基础上,为智能化耕地变化检测提供了全新的方法和思路。对发掘影像和空间数据潜能,快速发现违法占用耕地现象,以及建立耕地保护遥感监测技术体系,具有重要的现实意义。

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耕地监测结果分析

南方以湖北省天门市为实验区,北方选择了宁夏回族自治区银川市西夏区,从耕地变化检测结果看,耕地变化在空间分布上遵循相似性随距离衰减的规律。靠近居民地和交通干线的耕地往往容易变为建设用地和新开工工地,被一大片园林地包围的耕地更易变为园林地,而耕地变为交通用地、水体和大棚,则取决于用地规划和资源可获得性。因此,耕地保护的重点应放在居民地和交通线周边区域

将系统自动检测的耕地变化图斑与目视判读结果一一比对,进行变化检测精度评价。

表1为湖北天门市2019年春季高分二号影像变化检测混淆矩阵,耕地变化检测的总体精度为99.2%,Kappa系数为0.97。2019年春季影像与2018年耕地矢量相比,耕地地块个数变化率为20.7%,变化地块的误分率1.7%,漏分率2.1%。从图2-6可以看出,2018年天门市在向东扩展。

表1 2017年湖北天门高分二号影像变化检测混淆矩阵

表2为宁夏西夏区2017年秋季高分二号影像变化检测混淆矩阵,耕地变化检测的总体精度为95.8%,Kappa系数为0.91。2017年秋季影像与当年耕地矢量相比,耕地地块个数变化率为40.6%,变化地块的误分率4.2%,漏分率6.1%。

表2 2017年宁夏西夏区高分二号影像变化检测混淆矩阵

遥感影像变化检测本质上是一个不完备的信息反演问题,面临着许多实际问题,理想的变化检测解决方案应该是能够提供一个集成多源数据、整体处理、智能化方法和先验知识指导的灵活框架。智能耕地变化监测云平台为为大范围、高频次、快速耕地变化监测提供从数据管理、数据处理、变化检测、野外核查、数据库更新到报告生成、成果展示完整的解决方案。将影像数据和空间地理信息进行有效结合,靠土地利用矢量提供的先验知识引导,将耕地变化分为确定变化区、疑似变化区和无变化区,对发掘影像和空间数据潜能,保持耕地数据库的现势性具有重要的意义。

为了满足耕地保护业务部门大范围、高频度耕地变化检测的工程化需要,在影像预处理、影像分割、变化检测各个环节都采用了不同的策略减少数据量和处理单元,提高处理效率。

随着互联网、云计算、人工智能、遥感大数据等技术的发展,结合自然资源部对耕地保护工作的部署,传统的实地调查、地方上报、人工目视解译已无法满足耕地保护业务“准确性、大范围、高频次、业务化”的耕地动态监测需求,在已研发的耕地变化检测模型的基础上,亟需利用先进技术打造支撑耕地保护从数据到信息到决策一体化的智能平台。

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耕地保护遥感监测服务平台建设

航天宏图基于自主研发的PIE-Cloud遥感云平台和PIE-AI遥感人工智能平台,打造智能耕地保护遥感监测服务平台,助力各级自然资源管理部门从技术层面严守耕地保护红线,实施最严格的耕地保护制度。

耕地保护遥感监测服务平台架构图


2.1 搭建数据-信息-决策全流程自动化链路

基于航天宏图自主研发的PIE Cloud遥感云平台,利用遥感云平台提供的统一服务接口API搭建任务流,基于工作流引擎的遥感算法编排与运行管理技术,在工作流编排上支持任务灵活定制,打造数据-信息-决策全流程自动化链路,实现耕地变化检测任务一键式流转。

基于PIE-Cloud的遥感监测云支撑平台


2.2 云计算提速耕地自动变化检测

智能耕地变化监测模型提供了一个集成多源数据、整体处理、智能化方法和先验知识指导的理想框架,将影像数据和空间地理信息进行有效结合,在土地利用矢量提供的先验知识引导下,绕开了高分辨率影像耕地分类难题,降低了变化检测的不确定性。

耕地变化自动检测的原理和流程,已在《用地审批“放权”背景下的航遥耕地监测技术实践(上)》(点击查看原文)中进行了详细的阐述。如前文所述,在新的政策背景下,开展一年两次完成全国范围耕地变化检测,要求精度高的同时,更要打破效率瓶颈。

并行计算云平台

航天宏图自建的云计算遥感分析服务,提供全流程编排弹性资源调度多并行模式兼容的遥感分析计算能力,将遥感算法并行调度方法和CPU/GPU内存全流程逻辑处理多源遥感影像数据与影像分析技术两者结合,解决了海量遥感数据全流程依赖I/O交互处理导致自动化处理效率不高、大区域遥感影像分割速度慢等问题,为耕地自动变化检测提供了加速器。


2.3 人工智能支持多模式自动识别

依托Pytorch深度学习框架,采用目标检测和语义分割等多种学习模式,适用于多种场景识别,提供多波段遥感影像的全流程在线耕地智能解译服务,支持样本录入、样本训练、模型输出、目标检测、样本管理、成果统计与浏览等一系列流程化处理过程

深度学习模型和样本库


2.4 宏观决策管理与精细化治理两者兼顾

根据耕地检测模型的原理,将得到在两个不同时空尺度上联动的耕地地块变化结果,大尺度的检测结果指明了具体的变化地块,小尺度的检测结果则给出了变化位置和初步变化属性。结合空间、时间、数量、质量等多维度多指标可视化综合展示技术,面向决策管理者提供宏观信息,面向技术人员提供微观细节信息。服务于不同的用户场景。

宏观信息以变化的耕地地块为基本单元进行可视化展示,表达了各级行政单元的耕地变化量、变化类型、变化趋势等统计信息,为辅助各级自然资源管理部门管理者决策提供依据。

宏观统计信息——耕地总体变化量

宏观统计信息——下属各行政区划耕地变化量

变化地块前后期影像对比查看

耕地地块内部的变化范围和变化情况,作为微观细节信息,为技术人员判定具体的变化图斑提供位置和属性参考,完成判定后下发野外核实,服务耕地保护督察执法等具体业务。

任务编辑时可选择变化图斑下发外业核查


2.5 基于行政单元的任务管理

创建任务时,可自定义范围创建或者指定行政区划创建,无论是业务数据还是任务,都支持按行政区划进行管理,满足业务部门开展业务管理的工作模式。

按行政单元创建任务

自定义范围创建任务

按行政单元对任务进行管理


2.6 “云+端”的一站式服务模式

基于“云+端”、内外业相结合的模式,支持内业技术人员将变化图斑下发到外业移动端进行核实取证;外业人员利用外业移动端进行拍照取证,记录耕地变化情况,以及变化区域占用耕地和基本农田的情况,随即外业采集的照片与提交的信息直接同步到云服务器,内业技术人员可实时获取,辅助内业编辑。

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1个平台+1套数据+4项服务

2020年3月,在国务院发布《国务院关于授权和委托用地审批权的决定》中提到运用航空航天卫星遥感等技术服务用地审批监督;同期,自然资源部发布的2020年耕地保护工作要点中,明确了建立耕地卫片监督机制,每半年一次开展全国耕地利用动态监测,服务耕地变化动态监管。

航天宏图面向各级自然资源管理部门和行业用户提供“1个平台+1套数据+4项服务”的一体化服务模式。1个平台,即耕地保护遥感监测服务平台;1套数据,即任务区内一年两期的高分辨率卫星影像DOM成果数据和耕地变化矢量成果数据;4项服务,即耕地保护业务数据管理服务、耕地变化检测服务、监测成果可视化服务、外业核查举证服务。

基于卫星遥感、云计算、移动互联、人工智能等技术手段,搭建的耕地保护遥感监测服务平台,可大范围、高频开展违法违规占用耕地、占用基本农田等破坏耕地现象的自动化动态监测,实现违法占用耕地情况及时预警、分析耕地变化情况与趋势,支撑地方自然资源管理部门耕地保护督察、执法监察、土地管理、自然资源调查等业务开展,助力各级自然资源管理部门从技术层面严守耕地保护红线,贯彻落实数量、质量和生态三位一体的耕地保护理念。



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