高分辨率遥感影像高效获取与智能解译方法-创新成果-全国高校区域技术转移转化中心(江苏)

创新成果

首页 - 高校成果 - 创新成果

研发团队	南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院刘青山教授
技术领域	未来网络
项目简介	项目简介：本项目深入研究和探索了高分辨率遥感影像高效获取与智能解译方法。在高光谱分辨率遥感影像压缩快照成像、小样本条件下遥感影像深度特征学习以及面向复杂场景的多源遥感影像融合分类研究上，取得了创新性的研究成果。市场应用前景：相关成果可直接应用于农业作物种植监测、灌溉管理、森林覆盖变化监测、水质监测、土地利用规划等任务。技术先进性、原创性：1.提出了高光谱遥感影像压缩快照成像的非监督深度网络学习方法，大幅提升了成像效率与成像系统的适应性；2.建立了小样本条件下遥感影像深度特征学习模型；3.构建了通用的多源遥感数据智能解译框架，重点解决了不同模态数据间存在的多源异构性、模态信息缺失等问题。应用范围：主要应用领域包括农业作物种植监测、灌溉管理、森林覆盖变化监测、水质监测、土地利用规划、交通管理、军事目标识别、边境监测、矿产资源发现、油气田勘探等。