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深度學(xué)習遙感信息提取技術(shù)在自然資源行業(yè)中在逐漸開(kāi)展應用，但行業(yè)主要基于兩期衛星遙感影像開(kāi)展變化檢測的方法進(jìn)行情報圖斑提取。廣西具有典型亞熱帶沿海地域特點(diǎn)，多云多雨，光學(xué)遙感影像覆蓋度較低，全域獲取兩期影像的周期較長(cháng)。針對廣西云上攝影時(shí)間周期相對較短和地貌破碎等特征，提出基于HRNet網(wǎng)絡(luò )開(kāi)展解譯模型訓練，建立符合廣西地域特征的自然資源綜合樣本庫，并通過(guò)采集獲取單期的無(wú)人機遙感影像進(jìn)行建筑，道路，水體，耕地，林地和園地進(jìn)行智能分割提取，實(shí)現基于自主訓練解譯模型和已有遙感解譯模型對高分辨率無(wú)人機遙感影像進(jìn)行自動(dòng)解譯，具備提取速度快、準確率高的優(yōu)勢。經(jīng)驗證以上六類(lèi)地物要素的準確率和召回率均超過(guò)85%。結合建設項目實(shí)施監管和耕地資源監測的工作實(shí)際，應用無(wú)人機智能解譯成果，通過(guò)套合國土變更調查的耕地范圍提取非農和非糧圖斑，并套合建設項目審批圖斑提取審批圖斑范圍外的建筑圖斑，開(kāi)展監測監管應用實(shí)踐，并取得階段性成效和探索。