CN119494950A 遥感解译方法、系统、装置及存储介质 （重庆长安汽车股份有限公司）

待解译参数用于指示对目标解译区域进行解译速的解译出与目标场景相同场景信息的解译结2获取所述目标解译区域的待解译参数，将所述位从服务器获取基于所述位置信息、所述目标场景和所基于所述访问权限在框架搭建单元Cesium的底图加载天地图影像，基于地图服务根据所述目标解译区域的坐标信息生成指示所述目标获取指示所述目标场景的第一指示消息，以及获根据所述感兴趣区域确定第一数组，所述第一数组包括所述感将所述表单数据对象作为所述指示所述目标述待解译参数用于指示对所述目标解译区域进行解译的目根据所述位置信息、所述目标场景和所述目标解译模型对所述目标解译区域进行解将所述解译结果发送至所述客户端，以使所述客户端在第二图层显示所述解译结果；3根据所述目标解译模型和所述位置信息在所述目标解译区域中解译出与所述目标场根据所述目标解译模型和所述位置信息在所述目标解译区域中解译出与所述目标场根据所述目标解译模型和目标场景，对所有所述顶点坐标信息围合的区域进行解译，调用Jsonify函数将所述目标结果转换为JSON数据，将所述JSON数据作为所述解译结取基于所述位置信息、所述目标场景和所述目标解译模型对所述目标解译区域的解译结所述服务器，用于从客户端获取目标解译区域的位置信生成模块，用于在所述遥感影像中确定目标解译区第一获取模块，用于获取所述目标解译区域的待4第二获取模块，用于从客户端获取目标解译区域解译模块，用于根据所述位置信息、所述目标场景和所述发送模块，用于将所述解译结果发送至所述客户5或计算机单机辅助解译实现，其主要目标是将遥感数据转化为实际应用中所需的地理信[0007]在所述遥感影像中确定目标解译区域，并生成指示所述目标解译区域的位置信[0012]在框架搭建单元Cesium中加载地图服务GeoServer；其中，所述框架搭建单元6[0023]将所述Key_Value对存储于表单数据对象；其中，Value值为所[0026]从客户端获取目标解译区域的位置信息和所述目标解译区域的待解译参数；其[0032]根据所述目标解译模型和所述位置信息在所述目标解译区域中解译出与所述目[0034]根据所述目标解译模型和所述位置信息在所述目标解译区域中解译出与所述目7[0037]调用Jsonify函数将所述目标结果转换为JSON数据，将所述JSON数据作为所述解8计算机程序被处理器执行时实现如第一方面任一项实施例所述的[0059]图2为本申请一个实施例提供的一种应用于客户端的遥感解译方法的流程示意[0060]图3为本申请一个实施例提供的一种应用于服务器的遥感解译方法的流程示意[0064]图7为本申请一个实施例提供的一种应用于客户端的遥感解译装置的结构示意[0065]图8为本申请一个实施例提供的一种应用于服务端的遥感解译装置的结构示意9[0068]本申请第一实施例提供了一种遥感解译方法，该方法可以应用于如图1所示的系[0071]服务器102，用于从客户端获取目标解译区域的位置信息和目标解译区域的待解搭建单元Cesium至少包括底图、第一图层和第二图层；基于访问权限在框架搭建单元将支持多种OGC规范的JavaScript开源库Cesium作为框架搭建单元，依托Cesium及地图服[0079]本实施例中，调用天地图影像服务之前需要在天地图官网申请Key值才能实现调[0080]在Geoserver官网下载GeoServer的jar包或者exe安装包进行安装并部署到本地[0081]在国家地理信息服务平台申请天地图访问权限，天地图提供了开发的API供开发[0082]在Cesium中加载GeoServer地图服务，并传递两个参数：地图WMS服务的URL地址[0083]步骤202，在遥感影像中确定目标解译区域，并生成指示目标解译区域的位置信译区域的位置信息，以使服务器(也称为后端)根据位置信息确定想要解译的目标解译区[0087]一个实施例中，根据目标解译区域的坐标信息生成指示目标解译区域的位置信为longitude、latitude、longitude1、latitude1以及兴趣区域选择时设置的图层[0090]前端界面提交表单数据对象后(具体可将FormData对象中存储的信息通过http请[0092]客户端不仅需要发送给服务器目标解译区域的位置信息，还需要发送待解译参发生地质滑坡的区域解译并标记出来。目标解译模型可以包括Mask_RCNN、DeepLabV3+、一图层堆叠的第二图层显示，可快速的从遥感影像中解译出想要得到的信息并直观展示，译参数确定对目标解译区域进行解译的目标场景和目标解译模型。目标场景可以是滑坡、[0101]待解译参数可以包括指示目标场景的第一指示消息以及指示目标解译模型的第信息和待解译参数在目标解译区域中高效快速的解译出与目标场景相同场景信息的解译显示主要要素或标记信息。调用天地图影像服务之前需要在天地图官网申请Key值才能实深度学习框架，实现后台服务的搭建。后端服务通过Python的轻量级框架Flask构建，用Flask进行后台服务框架构建的原因是可以直接实现对神经网络预测模型的调用，不需要借助于DJL(DeepJavaLibrary的目的是为了评估系统的能力，识别在遥感影像典型地表要素在线解译系统体系的弱点，[0116]在Geoserver官网下载GeoServer的jar包或者exe安装包进行安装并部署到本地[0117]在国家地理信息服务平台申请天地图访问权限，天地图提供了开发的API供开发[0118]在Cesium中加载GeoServer地图服务，并传递两个参数：地图WMS服务的URL地址[0125]前端首先通过If函数判断选择的模型(checkModel)是否为想要使用的目标解译建一个存储Key_Value键值对的FormData对象，将兴趣区域选框中的左上角和右下角的地[0138]用户通过对兴趣区域的选取，将存储在Http的Request请求头中的地理坐标信息[0144]调用Jsonify函数将结果转换为JSON，并返回至前端。jsonify是flask中的扩展机制实现，它会尝试引入simplejson，如果没有安装这个模块就去调用Python原生模块，jsonify返回的json数据指明了Content_Type是application/json，这样做更符合HTTP协基于Web3.0构建遥感智能解译在线识别平台，构建了一个更加形象的解译场景，基于一图层堆叠的第二图层显示，可快速的从遥感影像中解译出想要得到的信息并直观展示，[0155]第二获取模块801，用于从客户端获取目标解译区域的位置信息和所述目标解译信息和待解译参数在目标解译区域中高效快速的解译出与目标场景相同场景信息的解译简称CPU)、网络处理器(NetworkProcessor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DigitalSignalProcessing，简称DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecific[0165]本申请第四实施例提供了一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机DSP)、数字信号处理设备(DSPDevice，DSPD)、可编程逻辑设备(ProgrammableLogic的耦合或直接耦合