自然资源监测平台

1详细解决方案化环境下构建资源监测从“采集—存储—加工—服务”的全流程地理空间大数一体化数据获取微波、LiDAR等；按照空间分辨率或极化方向，通过传感器又可获得不同类型的遥感数据；可见光-近红外、热红外、微波数据可实现对自然资源的几何特征AR2详细解决方案2资源监测大数据服务平台研发平台服务是以服务接口的形式提供自然资源调查监测大数据计算中心所涵盖的技术能力，如数据处理服务、影像解译服务、数据分析服务、应用服务管理等。应用服务是面向具体的应用(如生态保护与修复、国土空间开发监测)按照一定的业务逻辑而提供的解决方案级服务。3空天地海一体化数据处理3详细解决方案影像质量的劣化不利于后续解译；空间、光谱分辨率的不匹配导致“同物异谱”影像分割对象作为基元;其次，考虑同一影像分割对象中视觉特征的相似性，基于词袋模型来组织影像对象中的局部特征，以生成具有一定表达能力的视觉单价值的样本用于训练支持向量机，用于分类遥感影像。应用方面提供数据资源保障。4详细解决方案时空信息数据库管理系统的建设满足于数据保密环境(局域网)、数据分享环境(政务信息网)、数据发布环境(互联网)三个不同数据保密要求下的数据4自然资源监测应用自然资源监测是机构改革后测绘地理信息领域供给侧结构性改革的关键突破口。自然资源调查监测的开展推动测绘地理信息工作从静态测绘向自然资源动建设、社会治理和民生保障方面发挥自然资源监测和统计分析的作用。国家公园森林生态监测、城市内涝智能感知与预警等角度作具体应用研究。结合其他智能提取方法自动识别用地信息，将识别出的疑似违法用地图斑与规字城管网格化管理思路，以市为督导，乡镇(街道、开发区)为主导、村(居)5详细解决方案乡镇(街道、开发区)主导、村(居)为基础。习的多尺度遥感影像饮用水源地风险源智能识别与环6详细解决方案体检测与识别。集中的影像分辨率单一)同时，训练样本和待分类影像的数据特性相同，可直接将用训练样本训练好的CNN模型用于遥感影像水源风险源识别及水体提取。由于遥感影像中同类地物(2)训练样本和待分类影像中均存在多分辨率影像，但二者的数据来源相同辨率，成像时间、区域、传感器等至少有7详细解决方案通常源数据(训练样本)和目标数据(待分类影像)的成像时间、区域、传(4)黑臭水体波段组合与样本增广下的模型优化水体光谱特征的分析，基于特征波段的单波段、黑臭水体差值指数(DAWI)、黑臭水体斜率指数(SBWI)和归一化黑臭水体指数(NDBWI)、多波段组合送录合输入网络进行训练与优化，得到适合于黑臭水体的识别模型。LSTM响因子构建大气污染物浓度智能预报系(1)大气污染物浓度预报8详细解决方案型，结合长时间序列气象数据、实时卫星遥感数据(MODIS)和大气污染物浓GAM)识别影响大气污染物浓度变化的主要影响因子，并构建大气污染物智能点，并将预报结果采用可视化分析技术实时展示、生成图表。(2)污染联防联控性，区域性污染特征十分显著。感数据，基于S-BPNN(空间化神经网络)网络模型对区域大气污染浓度的空间9详细解决方案PM质监测，农村生活污水在线诊PM携带摄像头等传感器作为辅程动态污染源预警，智能化调度监测点，实现城市污染智慧脑工程。实详细解决方案APP过建设微信公众号，向公众推送河湖库长制的工作动态。详细解决方案详细解决方案城市内涝智能感知与预警从城市内涝智能感知与积水预警和强降水多部门联系协调应急处置两方面开展项目实施：(1)城市内涝智能感知学习以及与物联网技术的结合也为内涝区域的实时监控提供了重要的技术支撑。的水量。通过结合DEM(Digital