作品名称：RecGraph——基于深度学习的智能遥感解译平台
参赛院校：南京工业大学
团队成员：乔禹
数媒竞赛网（mit.caai.cn）2022年参赛作品
作品描述：

掌握国土资源利用和土地覆盖类型，是地理国情普查与监测的重要内容。高效获取准确、客观的土地利用情况，监测国土变化情况，可以为国家和地方提 供地理国情信息决策支撑。随着遥感、传感器技术的发展，特别是多时相高分辨率遥感图像数据的普及，使我们可以足不出户，就能掌握全球任一地表的细微变化。目前，我国遥感领域已步入了高分辨率影像的快车道，对遥感数据的分析应用服务的需求也与日俱增。传统方式对高分辨率卫星遥感图像的对特征刻画能力差且依赖人工经验工作量巨大。随着人工智能技术的兴起，特别是基于深度学习的图像识别方法获得了极大的发展，相关技术也推动了遥感领域的变革。我们这个作品相对于传统基于人海战术的目视解译方法，基于深度学习的遥感图像识别技术可以自动分析图像中的地物类型，在准确率和效率方面展现出极大的潜力。

作品名称：RecGraph——基于深度学习的智能遥感解译平台
参赛院校：南京工业大学
团队成员：乔禹
数媒竞赛网2022年参赛作品
作品描述：

掌握国土资源利用和土地覆盖类型，是地理国情普查与监测的重要内容。高效获取准确、客观的土地利用情况，监测国土变化情况，可以为国家和地方提 供地理国情信息决策支撑。随着遥感、传感器技术的发展，特别是多时相高分辨率遥感图像数据的普及，使我们可以足不出户，就能掌握全球任一地表的细微变化。目前，我国遥感领域已步入了高分辨率影像的快车道，对遥感数据的分析应用服务的需求也与日俱增。传统方式对高分辨率卫星遥感图像的对特征刻画能力差且依赖人工经验工作量巨大。随着人工智能技术的兴起，特别是基于深度学习的图像识别方法获得了极大的发展，相关技术也推动了遥感领域的变革。我们这个作品相对于传统基于人海战术的目视解译方法，基于深度学习的遥感图像识别技术可以自动分析图像中的地物类型，在准确率和效率方面展现出极大的潜力。

作品名称：RecGraph——基于深度学习的智能遥感解译平台
参赛院校：南京工业大学
团队成员：乔禹
数媒竞赛网2022年参赛作品
作品描述：

掌握国土资源利用和土地覆盖类型，是地理国情普查与监测的重要内容。高效获取准确、客观的土地利用情况，监测国土变化情况，可以为国家和地方提 供地理国情信息决策支撑。随着遥感、传感器技术的发展，特别是多时相高分辨率遥感图像数据的普及，使我们可以足不出户，就能掌握全球任一地表的细微变化。目前，我国遥感领域已步入了高分辨率影像的快车道，对遥感数据的分析应用服务的需求也与日俱增。传统方式对高分辨率卫星遥感图像的对特征刻画能力差且依赖人工经验工作量巨大。随着人工智能技术的兴起，特别是基于深度学习的图像识别方法获得了极大的发展，相关技术也推动了遥感领域的变革。我们这个作品相对于传统基于人海战术的目视解译方法，基于深度学习的遥感图像识别技术可以自动分析图像中的地物类型，在准确率和效率方面展现出极大的潜力。

作品名称：RecGraph——基于深度学习的智能遥感解译平台
参赛院校：南京工业大学
团队成员：乔禹
数媒竞赛网2022年参赛作品
作品描述：

掌握国土资源利用和土地覆盖类型，是地理国情普查与监测的重要内容。高效获取准确、客观的土地利用情况，监测国土变化情况，可以为国家和地方提 供地理国情信息决策支撑。随着遥感、传感器技术的发展，特别是多时相高分辨率遥感图像数据的普及，使我们可以足不出户，就能掌握全球任一地表的细微变化。目前，我国遥感领域已步入了高分辨率影像的快车道，对遥感数据的分析应用服务的需求也与日俱增。传统方式对高分辨率卫星遥感图像的对特征刻画能力差且依赖人工经验工作量巨大。随着人工智能技术的兴起，特别是基于深度学习的图像识别方法获得了极大的发展，相关技术也推动了遥感领域的变革。我们这个作品相对于传统基于人海战术的目视解译方法，基于深度学习的遥感图像识别技术可以自动分析图像中的地物类型，在准确率和效率方面展现出极大的潜力。