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陕西测绘局举办2020年职工技术沙龙
发布时间:2020-09-11    作者:陕西测绘地理信息局   点击量:178   分享到:

91d77a49e4e5111ac20a2ff77a3ebef3_20200909175655526.JPG    9月5日,陕西测绘地理信息局工会委员会、科技与国际合作处和调查监测处,联合举办2020年陕西测绘地理信息局职工技术沙龙。局总工程师赵力彬出席活动,局属相关单位技术负责人和技术骨干、局机关相关处室约80余人参加活动。

此次活动结合正在开展的地理国情监测等重点项目,围绕遥感影像智能解译、典型地物遥感人机交互提取等方面开展技术交流、沟通讨论、分享经验,旨在落实《局科技交流管理规定》,进一步激发广大技术人员科技创新的热情,提升一线作业人员在遥感影像解译等方面的技术理论和应用水平。

沙龙邀请了测绘地理信息企业专家、局属单位技术负责人做主题交流,他们分别围绕遥感影像解译发展历程,商业遥感影像软件解译功能,遥感影像智能解译的算法、策略和案例,以及生产任务区典型地物的判别方法和实物对照等方面进行交流讲解,并重点对种植土地中旱地、果园、苗圃、其他经济苗木的地类解译判读进行讲解交流。

解译判读能力对地理国情监测项目内业至关重要,通过交流分享,与会技术人员认为,一要进一步加强自然资源相关学科的学习,通过学习掌握山水林田湖草各学科知识,了解各自然地理要素之间的关系和规律,综合测绘、地理、人文等方面知识和常识,提高遥感影像解译能力;二要提高综合分析能力,在影像信息和资料信息缺失时,充分利用影像纹理、波段、灰度、色彩、分辨率、时相等多种信息,利用已有经验综合判定影像实际表示的地表类型;三要不断丰富完善地物样本库,充分利用现有成果分享经验,在作业过程中多学多思多交流,做到学用结合,不断提升遥感影像解译水平;四要加强技术创新和成果应用,开展自动解译和人工提取对比分析,利用深度学习开展地理要素的样本训练,实现重点要素和地物的自动识别,不断提升影像自动解译效率和准确率。

交流环节,与会人员采取提问、解答等灵活多样的方式进行交流,大家就关心的技术问题进行互动,分享了工作中的技术难题解决办法、创新经验和体会。