面向标准地图服务的卫星影像智能裁切与动态更新方法

Journal: Geological and Mineral Surveying and Mapping DOI: 10.12238/gmsm.v8i3.2193

梁吟君1, 宋拥军1, 韩英1, 冯庆贺2, 种衍霖2

1. 山东省地图院
2. 青岛国测海遥信息技术有限公司

Abstract

随着地理信息应用的不断发展,标准地图服务对卫星影像的需求日益增长。本文深入探讨了面向标准地图服务的卫星影像智能裁切与动态更新方法,结合多层级影像金字塔、辐射传输方程组等专利核心技术,构建了“语义识别-精准裁切-动态更新”的完整技术链路。通过语义分割实现目标地物智能识别,结合金字塔层级匹配与辐射校正优化裁切精度;引入多层级图像内存池机制提升动态更新效率,形成兼具精度与时效性的影像处理方案。实验验证表明,该方法在10GB级影像处理中裁切效率提升50%,拼接误差控制在0.3像素以内,为标准地图服务提供了高效、精准的技术支撑。

Keywords

标准地图服务;卫星影像;智能裁切;动态更新;多层级影像金字塔

References

[1] 唐新明,常晓涛,李国元.实现“一星多用”,保障地理信息安全——资源三号测绘卫星影像应用综述[J].卫星应用,2014,(6):15-20.
[2] 兰玉芳,石小华,马胜利,等.中分卫星遥感技术在森林资源动态监测中的应用[J].林业资源管理,2021,(03):154-159.
[3] 戴激光,苗志鹏,王杨.高分辨率光学卫星遥感影像直线重建方法[J].测绘科学,2019,44(04):165-174.
[4] 闸旋,滕惠忠,王俊超,等.基于天绘一号卫星多光谱影像的海岸线自动提取方法[J].海洋测绘,2018,38(04):58-62.
[5] Badruzzaman A,Wulandari P,Sainal S,et al.Satellite ima gery pre-processing and feature extraction for the mapping of coastal ecosystems using Google Earth Engine: A workflow for practitioners[J].MethodsX,2025,15103516-103516.
[6] Bahrami H,Chokmani K,Homayouni S,et al.Alfalfa stem count estimation using remote sensing imagery and machine learning on Google Earth Engine[J].International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation,2025,142104729-104729.
[7] Xu K,Han H,Wang S,et al.TS2GNet:A temporal–spatialspectral multidomain guided network for classifying hyperspe ctral tree species using multiseason satellite imagery[J].Inte rnational Journal of Applied Earth Observation and Geoinform ation,2025,142104715-104715.

Copyright © 2025 梁吟君, 宋拥军, 韩英, 冯庆贺, 种衍霖

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License