最底層作為數(shù)據(jù)源，提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；中間層云計(jì)算平臺(tái)作為硬件支撐層，基于騰訊云的服務(wù)能力，使用虛擬服務(wù)器、docker容器、微服務(wù)框架來(lái)承載地圖服務(wù)運(yùn)行；最上層的地理大數(shù)據(jù)層，提供符合行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范體系的遙感影像處理服務(wù)、在線地圖服務(wù)，三維地圖服務(wù)、空間查詢服務(wù)、地理編碼服務(wù)、數(shù)據(jù)應(yīng)用分析服務(wù)、數(shù)據(jù)目錄服務(wù)、元數(shù)據(jù)服務(wù)、全景數(shù)據(jù)服務(wù)、物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)空間位置服務(wù)、GPS位置信息服務(wù)等服務(wù)內(nèi)容。
該技術(shù)主要用于進(jìn)行面積統(tǒng)計(jì)、山水林草等物體的變化。平臺(tái)可以對(duì)森林生態(tài)系統(tǒng)、草地生態(tài)系統(tǒng)、濕地生態(tài)系統(tǒng)、林草保護(hù)修復(fù)面積、濕地保護(hù)修復(fù)面積、重點(diǎn)保護(hù)野生的動(dòng)植物保護(hù)等進(jìn)行綜合分析，對(duì)統(tǒng)計(jì)的指標(biāo)進(jìn)行趨勢(shì)分析比較，如發(fā)現(xiàn)某指標(biāo)異常則進(jìn)行預(yù)警預(yù)報(bào)，同時(shí)可以跟蹤展示林草、山體修復(fù)生命的歷程。
通過(guò)遙感影像或者衛(wèi)星數(shù)據(jù)識(shí)別具體的地物，提出融入空間與通道注意機(jī)制的RCNN深度網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行典型地物目標(biāo)的檢測(cè)。通過(guò)目標(biāo)檢測(cè)模型定位并識(shí)別圖像中多類地物目標(biāo)。通過(guò)此平臺(tái)可以對(duì)環(huán)境治理、違法犯罪打擊提供相關(guān)決策依據(jù)。
利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型識(shí)別圖片，從而確定該圖片所屬的“山水林田湖草”的場(chǎng)景。根據(jù)不同維度，不同時(shí)間段，不同圖斑變化類型，展示智能判讀處理結(jié)果，方便使用人員直觀感受圖斑變化情況。
大氣顆粒物明顯變化直接威脅著人民生命安全和財(cái)產(chǎn)安全。當(dāng)前環(huán)境監(jiān)測(cè)手段以地面站點(diǎn)監(jiān)測(cè)為主，由于地面站點(diǎn)數(shù)量少、分布離散，使得站點(diǎn)數(shù)據(jù)很難具有代表性。利用高分辨率的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)反演氣溶膠光學(xué)厚度的技術(shù)與地面站點(diǎn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)相結(jié)合，為大氣污染觀測(cè)提供了新的思路。
