摘要：随着新型基础测绘体系发展,测绘技术和装备不断升级,大量街景数据随着车载激光扫描工作一并被采集。针对该数据路线随机性大、密集程度高等特点,以及传统街景地图系统插件受限、扩展性不强、无法量测等局限,本文设计了基于Photo Sphere Viewer的轻量化可量测街景系统,在开源插件的基础上实现了对其组件的扩充、实现了行进方向、地图交互等系统功能的设计优化,进一步实现了基于深度图的街景地图量测功能。生产作业队伍对系统的使用结果表明,该系统可以辅助生产作业队伍进行属性采集、纹理更新、数据检查等多项工作,操作灵活便捷,且具有较强的可扩展性,便于基于生产需求进行改进调整,提高了生产效率,为新型基础测绘成果进一步深化应用提供了良好的借鉴作用。

摘要：为深入研究上海市农用地的历史变化过程,加强土地利用变化监测、基本农田保护以及违法用地查处等方面的应用,本文从农用地业务数据和航空影像两个方面对农用地的变化情况进行监测,设计并实现了农用地变化监测应用场景。针对上海市已有的农用地变更业务系统,本文实时接入了农用地的变化数据,通过地理信息系统(GIS)技术对比分析农用地变化情况,并对多种变化类型进行数据分析与统计;同时,本文还研究了一种基于深度学习的遥感影像变化监测方法,实现对农用地数据变化情况的自动识别,提升人工解译和农用地数据更新的工作效率,为上海市农用地变化信息获取和动态更新提供坚实基础和有力支撑。

摘要：本文基于高分辨率遥感影像,半自动构建了建筑物、交通、植被、水体四种地物类型影像样本集数据,结合ResNet和UNet两种典型网络结构,优化了ResNet50网络结构并设计了一种用于建筑物和道路提取的多任务深度学习网络。以上海地区0.5米高分辨率卫星影像为实验数据,提取了建筑物和道路,结果表明优化和构建的多任务学习网络适于特大型城市典型地物分类提取,对建筑物和道路分类提取能够得到较为理想的结果,从而为城市的规划土地监管工作提供快捷、智能的实用方法,也为人工智能遥感影像解译相关技术的应用提供一定的参考价值。