“多尺度面向對象+深度學習”——遙感圖像解譯的完整解決方案
分類：衛星影像-2018/06/12-
衛星遙感圖像解譯有兩個最大的難點，第一點是地物分不開，就是不同的地物很難把它分割開來，第二點就是地物分不準，就是很難準確識別地物類型。
對于第一點：面向對象方法解決了地物分割的問題，將不同的地物分割到不同的對象之中，這對分類起了至關重要的作用。 但同時，雖然面向對象方法提取了對象的基本光譜、形狀、紋理等特征。但對于形狀、紋理特征描述的不夠全面，信息量還不足以支撐完整的地物分類、識別。
為了解決第二點：分割后的不同尺度對象可以進一步形成訓練樣本，進行‘深度學習’，通過‘深度學習’來掌握不同對象的紋理特性，形成深度學習模型反過來指導對象分類，這是分類問題的很好的解決方案。
簡譯”(Easy Interpretation)軟件做為第一款多尺度對象完全融合'的圖像信息提取軟件，解決了混合地物分割的問題，最大提高解譯精度，減少后期人工矢量編輯工作。同時最新版本完美結合了"深度學習”能力，解決了面向對象信息提取軟件的“分類不準確”問題，極大提高解譯效率和解譯精度。
“簡譯”生產產品示例：
Bigemap GIS Office 國產基礎軟件
Bigemap GIS Office是一個全面且易于使用的國產化基礎軟件，為用戶提供數據處理、編輯、數據分析、集成以及可視化呈現的綜合數據集平臺。支持上百種數據格式：shp/kml/kmz/dwg/dxf/gpx/csv/excel/txt/tiff/geotiff/osgb/mbtiles/tiles等，對數據流轉、嵌入、融合、以及更多地為用戶提供數據的增強處理及多種分析工具。在不同場景不同行業下支持坐標系轉換CGCS2000/WGS84/Xi’an80/Beijing54/UTM等多種投影互轉互換、支持專題地圖、大數據加載、航拍影像、矢量數據、柵格數據的導入導出、瓦片切片及地圖服務發布。
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