DB15/T 3937-2025 典型地物遥感智能解译技术规程

《典型地物遥感智能解译技术规程》（DB15/T 3937-2025）主要内容总结如下：

​​一、适用范围​​

• 适用于房屋建筑区、道路与铁路、水域、耕地、园地、林地、草地、湿地等典型地物的遥感智能监测与识别，其他地物可参照执行。

​​二、规范性引用文件​​

• 包括GB/T 18316（数字测绘成果质量检查）、GB/T 24356（测绘成果质量检查）、CH/T 1015.3（DOM生产技术规程）、TD/T 1055（第三次国土调查技术规程）等。

​​三、核心术语​​

1. ​​人工智能（AI）​​：通过技术模仿人类智能，实现机器对遥感图像的智能处理。
2. ​​深度学习语义分割模型​​：基于像素级分类的模型，用于高精度地物识别。
3. ​​微调（Fine Tune）​​：通过预训练模型在小数据集上优化，提升特定任务性能。
4. ​​图斑（Mask）​​：具有相似特征的连通区域，代表同类型地物。
5. ​​样本（Sample）​​：用于模型训练、验证的遥感图像像素或图斑数据。

​​四、总体要求​​

1. ​​数学基础​​：
   • 平面坐标系：CGCS2000；
   • 高程基准：1985国家高程基准。
2. ​​时间参考​​：北京时间，采用公元纪年。
3. ​​解译手段​​：基于多源高分辨率卫星影像，结合AI模型。
4. ​​精度要求​​：
   • 边界误差：典型地物≤2像素，边界不明显地物≤5像素。

​​五、技术流程​​

1. ​​数据准备​​：获取并预处理遥感影像。
2. ​​智能解译​​：利用AI模型自动提取地物。
3. ​​质量控制​​：软件自动检查+人工审核。
4. ​​样本与模型迭代​​：优化样本库和模型算法。
5. ​​成果输出​​：生成图斑数据、影像和报告。

​​六、遥感数据准备​​

1. ​​数据要求​​：
   • 无模糊、噪声、几何畸变；
   • 云覆盖率<10%；
   • 包含RGB三波段真彩色影像。
2. ​​预处理步骤​​：
   • 辐射定标、正射校正、云检测、镶嵌等，符合CH/T 1015.3标准。
3. ​​质检​​：按GB/T 18316进行数据完整性、几何精度检查。

​​七、典型地物智能解译​​

1. ​​解译内容​​：
   • 地物空间位置、范围、面积及类型。
2. ​​技术方法​​：
   • 基于深度学习语义分割模型，输出图斑矢量化结果。
3. ​​精度评价​​：
   • ​​精确率（Precision）​​：TP/(TP+FP)；
   • ​​召回率（Recall）​​：TP/(TP+FN)。

​​八、样本与模型迭代​​

1. ​​样本制作​​：
   • 标记要求：覆盖典型形态及易错区域；
   • 影像显示比例尺≥1:4000；
   • 属性字段包括地物类型、传感器类型、影像时间等（附录A）。
2. ​​迭代流程​​：
   • 训练集与验证集比例8:2；
   • 对误分、漏检图斑修正后补充至样本库。
3. ​​模型优化​​：基于历史模型参数微调，直至满足精度要求。

​​九、质量控制​​

1. ​​软件自动检查​​：图斑拓扑错误、属性缺失、投影一致性。
2. ​​人工审核​​：
   • 10%抽样检查漏提/误提图斑；
   • 属性填写准确性（附录B）。
3. ​​问题处理​​：不合格成果退回修改，直至通过最终检查。

​​十、成果组织​​

1. ​​成果内容​​：
   • ​​图斑数据​​：面状Shapefile格式，属性含编号、类型、面积、影像名称等。
   • ​​配套影像​​：.tif格式，与图斑数据关联。
   • ​​解译报告​​：包括地物分布特征、影像参数、精度验证结果等。
2. ​​附录示例​​：
   • 附录A：图斑属性赋值表（类型、传感器、时间、面积）；
   • 附录B：成果数据属性表（编号、类型、面积、影像名称）。

​​十一、关键创新点​​

• ​​AI驱动​​：深度融合深度学习模型，实现自动化、高精度解译。
• ​​动态迭代​​：样本库与模型持续优化，提升解译鲁棒性。
• ​​标准化流程​​：从数据准备到成果输出，覆盖全链条技术环节。

该规程为内蒙古自治区典型地物遥感智能解译提供了标准化操作指南，适用于自然资源调查、生态环境监测等领域。