人工智能辅助的自然资源资产调查数据处理技术

摘要

针对自然资源资产调查数据处理过程中存在的人工判读效率低、准确率不稳定、数据质量难以保障等问题，本研究提出一种基于深度学习的智能化数据处理技术体系。通过构建“天空地网”一体化监测平台，集成卷积神经网络(CNN)影像解译算法与自动化数据统计工具，实现多源异构数据的智能采集、清洗与分析。实验表明：该体系的地类识别准确率达90%,数据处理效率较传统处理方式提升5倍以上，智能制图工期从1个月压缩至4 h,有效解决了传统处理方式存在的效率低下与质量不稳定问题，为自然资源资产精细化管理提供了技术支撑。

关键词

人工智能 / 自然资源资产调查 / 数据处理 / 深度学习 / 遥感影像解译