4国土资源典型要素变化遥感智能监测关键技术及应用.pdf

二、项 目 简 介 （限1000字） 面向国家国土资源高频次高效率监测管理与督察执法重大需求，针对目前林地、 耕地等典型要素破坏遥感监测督察工作严重依赖现场巡查和遥感目视解译导致相关违 法行为“发现难、防控难、认定难、执法更难”的困境，本项目开展了任务驱动的空 天地多源遥感影像快速获取与协同处理、渐进增长机制驱动的海量样本数据集自动制 作、顾及“场景-目标-像素”层次关系的国土资源典型要素智能识别与解译、语义信 息增强的国土资源典型要素变化鲁棒检测等关键技术攻关，形成了一套国土资源典型 要素精细化检测与解译到要素变化自动发现与提取的技术方案，解决了国土资源专题 要素自动识别不准，国土资源变化发现慢、检测难、查不全等瓶颈难题。 1、构建了任务驱动的空天地多源遥感影像快速获取与协同处理技术体系。面向不 同任务区域利用卫星-航空-低空无人机-地面采集等多种手段快速获取遥感数据，提 出了顾及对地观测区域任务语义的空天地资源协同获取任务分解和规划方法，有效克 服不同观测资源在时空语义上的约束关系，提高了空天地协同观测任务分解与数据获 取效率；攻克了GPU-CPU协同的光学卫星/航空正射影像拉花变形自动检测、影像镶 嵌、多源影像匀色融合等关键技术，显著提高了复杂山地区域多源遥感影像协同处理 效率。 2、突破了渐进增长机制驱动的海量样本数据集自动制作成套技术。提出了海量高 精度样本集渐进增长的构建策略，攻克了基于历史地表覆盖矢量与多源遥感影像的海 量样本快速制作、顾及场景信息的海量样本智能聚类与精化提纯、基于条件最小二乘 生成式对抗网络的小样本智能增广等关键技术，解决了大范围跨区域海量遥感影像解 译样本人工标定成本大、效率低，样本噪声高，样本多样性及分布不均衡等问题，率 先构建了千万级高质量多源遥感影像解译样本数据集。 3、提出了顾及“场景-目标-像素”层次关系的国土资源典型要素智能识别与解译 方法。突破了多尺度多特征融合的遥感影像建筑物检测、空间信息推理神经网络的道 路提取、面向大尺度遥感图像的微小目标快速检测、顾及典型要素和场景语义信息的 多尺度对偶流形排序网络多源遥感影像分割等关键技术，有效克服了无关场景信息干 扰、目标尺度方向差异、局部区域感受野小等造成的专题目标检测与典型要素解译鲁 棒性差的问题，显著提高了多源多时相遥感影像国土资源典型要素的智能识别和解译 精度，总体精度达到92%，最高达到95.48%，弥补了现有技术的不足。 4、提出了语义信息增强的国土资源典型要素变化鲁棒检测方法。针对多时相遥感 影像因光照、大气、季节，传感器姿态不同，导致两期影像相同区域颜色与纹理特征 分布不均、投影差大等问题，构建了顾及解译模型语义信息和双注意力机制的全卷积 孪生拼接网络，攻克了基于深度度量网络的典型要素自动快速变化检测技术、特征匹 配信息引导的建筑物变化检测、基于变化图斑特征再检测机制的虚警抑制等关键技 术，解决了多源多时相遥感影像国土资源变化检测虚警多、鲁棒性差的难题，相对于 传统方法效率提升5倍，查全率达到95%。 自2017年以来，成果已在重庆市全域38个区县得到深入应用，并在湖北、湖南等 多地得到推广，为自然资源管理和有效遏制国土资源违法行为提供了重要支撑，并取 得了良好的经济社会效益。项目成果获得国际奖励3项，发表论文42篇（SCI/EI 36 篇），申请国家发明专利23件（已授权12件），获22项软件著作权登记；培养青年科 技人才50余人。 三、科 技 创 新 （限5000字） 1.立项背景（限800字） 挖山采矿、林草破坏、耕地占用、非法建设等国土资源违法行为在全国各地长期 以来屡禁不止，近年来且有愈演愈烈之势，严重阻碍国家社会主义生态文明和美丽中 国的建设，严重危害社会公平正义与广大人民根本利益。原国土资源部连续出台了 《2012年度土地矿产卫片执法检查工作方案》、《国土资源部关于印发<国土资源违法 行为查处工作规程>的通知》（国土资发〔2014〕117号）等文件，明确要求“利用卫 星遥感监测发现的国土资源违法行为，做到早发现、早制止、早处理”。党中央和国 务院也非常重视自然资源保护和生态文明建设工作，2015出台了《关于加快推进生态 文明建设的意见》等文件，要求利用遥感技术加强对生态自然环境的监测，2018年3月 成立自然资源部，行使自然资源“两统一”职能职责，要求加快建立“六统一”自然 资源调查监测体系，优化国土空间变化监测体系，组织实施全天候遥感监测，及时掌 握自然资源宏观突出变化；同时，出台了《关于加强和改进永久基本农田保护工作的 通知》、《关于进一步加强城市规划建设管理工作的若干意见》等一系列文件，要 求“利用遥感技术及时发现并制止相关违法行为”。习近平总书记曾前后6次批示陕西 秦岭北麓违法建设别墅群彻查与拆除工作，足见党中央、国务院对于相关违法行为的 高压整治态势。 目前，国土资源违法行为的发现和提取严重依赖现场和遥感影像人工目视比对手 段，缺乏全域国土资源违法行为自动发现与管控技术，人力资源投入大、效率低， “盲、乱、慢”问题依然突出，因此如何实现对国土资源典型要素的精准识别与要素 变化快速发现是利用遥感技术及时发现国土资源违法行为的关键所在。然而，国土资 源变化智能发现与提取面临着多类观测资源异构性、传感器多样性、成像环境多变 性、场景目标复杂性、违法行为时空分散随机性等因素导致的天空地多类观测资源高 效协同获取处理难、海量高精度遥感样本数据集制作效率低、多源遥感影像要素识别 与智能解译模型鲁棒性差、国土资源变化智能检测虚警高等技术难题。 因此，急需开展任务驱动的多源遥感影像快速采集与协同处理技术体系、海量高 精度样本数据智能制作与增广、多源影像智能解译与变化区域智能检测理论模型、关 键技术攻关、系统开发集成及应用等多层次多领域的研究与实践，形成一套国土资源 典型要素精细化检测与解译到要素变化自动发现与提取的技术方案，支撑超大范围国 土资源典型要素的高频次、高效率遥感智能监测管理与督察执法的重大需求。 2.科技含量（限2000字） 2.1 总体思路 面向超大范围国土资源典型要素的高频次、高效率遥感智能监测管理的重大需 求，在国家重大科技计划、国家自然科学基金项目、住建部科技计划等10项科技计划 的支持下，通过产学研协同创新，系统深入开展了任务驱动的空天地多源遥感影像快 速获取与协同处理、渐进增长机制驱动的海量样本数据集自动制作、顾及“场景-目 标-像素”层次关系的国土资源典型要素智能识别与解译、语义信息增强的国土资源典 型要素变化鲁棒检测等关键技术研究，形成了一套国土资源典型要素精细化检测与解 译到要素变化自动发现与提取的技术方案，并在重庆市全域、湖南、湖北等地实现了 大规模推广应用，在国土空间规划实施督察、自然资源调查与监测、违法建设动态监 测与检查执法等领域发挥了重大作用。 2.2 技术方案与创新成果 （一）技术方案 针对省市域范围内国土资源典型要素违法行为快速发现、精准提取与督察执法的 重大需求，本项目采用高分辨率卫星影像、航空摄影测量、地面观测设备等空天地协 同遥感监测手段，针对多类观测资源异构性、传感器多样性、成像环境多变性、场景 目标复杂性、违法行为时空分散随机性等条件下的天地多类观测资源高效协同难、海 量高精度遥感样本数据集制作效率低、多源遥感影像要素识别与智能解译模型鲁棒性 差、国土资源变化智能识别与精准提取难等挑战，突破了顾及对地观测区域任务语义 的空天地资源协同获取、海量高精度样本自动制作、专题目标智能识别、典型要素智 能解译与变化检测等关键技术，研发了国土资源变化遥感智能监测与综合管理平台， 并在重庆、湖南、湖北等地开展应用。 图1 总体技术方案图 （二）关键技术 （1）顾及对地观测区域任务语义的空天地资源一体化协同规划技术 针对不同任务区域利用卫星、航空、低空无人机、地面采集等获取遥感数据时， 多类观测资源在观测模式、成像机理、应用目的和处理方式等方面不同而难以高效协 同规划的问题，提出了顾及对地观测区域任务语义的空天地资源协同获取任务分解和 规划方法，有效地解决了不同观测资源在时空语义上的相互约束关系，显著提高了大 区域空天地协同观测任务分解与数据获取效率。 （2）渐进增长机制驱动的海量样本数据集自动制作成套技术 针对大范围跨区域海量遥感影像解译样本出现的人工标定成本大、效率低、样本 噪声高、样本多样性及分布不均衡等问题，提出了渐进增长机制驱动的海量样本数据 集自动制作方法。首先，研发了基于历史地表覆盖矢量与多源遥感影像的海量样本快 速制作技术，提升了大规模样本库制作的自动化程度和质量；其次，提出了“训练-重 解译-剔除”的样本渐进渐精策略，通过顾及场景信息的海量样本智能聚类与精化提纯 技术，智能剔除有云、错误等噪声样本，进一步提升了样本库的整体质量；最后，构 建了基于条件最小二乘生成式对抗网络（CLS-GAN）的小样本智能增广模型，解决了部 分地类小样本导致的样本多样性不足及分布不均匀难题。 （3）多源遥感影像建筑物、道路等国土资源专题要素智能识别与提取技术 针对建筑物、道路等不同专题要素的特点，设计了基于特征-知识推理的专题要素 自动识别方法。如设计了层次化处理框架下的多尺度建筑物提取模型，以逐层处理提 取的搜索区域抑制了无关信息干扰，提高了建筑物提取的准确性；提出基于多特征与 几何约束的空间结构化感知模型和基于空间信息推理神经网络的道路自动语义分割模 型，运用顾及道路拓扑特性的追踪算法实现道路自动提取，有效解决了因遮挡造成的 道路中心线提取不连续问题。 （4）顾及典型要素和场景语义信息的多尺度对偶流形排序网络多源遥感影像分割 技术 针对跨传感器、跨分辨率、跨季节、跨区域多源遥感影像中同类地物光谱、纹理 信息存在巨大差异而导致传统分割模型适用性差、鲁棒性不足等行业难题，提出了一 种顾及典型要素和场景语义信息的多尺度对偶流形排序网络多源遥感影像分割方法， 首先建立了基于目标尺度、空间上下文、先验知识与感受视野等与语义分割任务相关 联的流形排序方法，再结合目标辅助的语义分割方法，使网络模型具有旋转不变的能 力，突破了因时相不同、传感器平台不同造成的遥感影像光谱信息差异问题，最后提 出了基于场景约束下的语义分割方法，有效抑制了无关场景信息的干扰，实现了多源 遥感影像全要素智能解译，弥补了现有技术的不足。 （5）顾及解译模型语义信息和双注意力机制的全卷积孪生拼接网络国土资源变化 检测技术 针对多时相遥感影像因光照、大气、季节，传感器姿态不同，导致两期影像相同 区域颜色与纹理特征分布不均、投影差大等问题，提出了一种基于双注意机制的全卷 积孪生拼接网络（FCSCN）结构，并结合解译模型的语义信息，实现了端到端的变化图 斑及变化类型信息提取，解决了变化检测任务中语义信息融合的一致性、变化检测虚 警多、鲁棒性差等问题。 2.3实施成果 针对国土资源专题要素自动识别不准，国土资源典型要素变化发现慢、检测难、 查不全等难题，经过近六年的不断探索，项目团队开展了国土资源专题目标识别、 典型要素解译、要素变化智能检测理论模型研究，海量高精度样本数据智能制作与 增广、顾及典型要素和场景语义信息的多尺度对偶流形排序网络多源遥感影像分割 以及顾及解译模型语义信息和双注意力机制的全卷积孪生拼接网络国土资源变化检测 等关键技术攻关，国土资源典型要素变化遥感智能监测与综合管理平台开发集成和多 层次多领域的应用实践，建立了从多源遥感影像快速获取与高效协同处理，海量样本 数据的聚类提纯与智能增广，到遥感影像专题目标识别与典型要素智能解译再到国土 资源典型要素变化智能检测与精准提取，最后到多源时空数据混合高效组织管理的国 土资源变化智能监测与综合管理全流程服务体系。成果已在重庆市全域得到深入应 用，并在湖南、湖北等地得到推广，为有效遏制非法采矿、挖山毁林、耕地破坏、非 法建设等国土资源违法行为提供了重要支撑，并取得了良好的经济社会效益。项目成 果获得国际奖励3项，发表论文42篇（SCI/EI36篇），申请国家发明专利23件（已授 权12件），获22项软件著作权登记；培养青年科技人才50余人。 3.创新点：（限1000字） （1）构建了任务驱动的空天地多源遥感影像快速获取与协同处理技术体系 【支撑材料：专利1,2,3,4,5,6,7；软著11-18,21,22；论文4,7,29,30,31,32, 33,34,37,38,39,40,41,42；科技查新报告；软件测试报告4；专家评价意见】 针对不同任务区域利用卫星、航空、低空无人机、地面采集等获取遥感数据时， 多类观测资源在观测模式、成像机理、应用目的和处理方式等方面不同而难以高效协 同规划的问题，设计了任务语义约束下的空天地资源一体化协同规划框架，提出了顾 及对地观测区域任务语义的空天地资源一体化协同规划方法，有效地解决了不同观测 资源在空间语义和时间语义的相互约束和冲突关系，显著提高了大区域空天地协同观 测任务分解与数据获取效率。针对复杂山地区域多云雾、地形起伏大、拉花变形多、 遥感影像获取处理难等问题，攻克了GPU-CPU协同的光学卫星/航空正射影像拉花区域 高效检测、影像快速镶嵌、多源影像匀色融合、无人机集群协同采集等关键技术，显 著提高了复杂山地区域多源遥感影像空天地一体化快速获取与协同处理效率。 （2）形成了渐进增长机制驱动的海量样本数据集自动制作成套技术 【支撑材料：专利8,11,15,21,22；软著3,4,5,6,19,20；论文3,6,15,17,19,22, 25,26,36；科技查新报告；专家评价意见】 针对大范围跨区域海量遥感影像解译样本人工标定成本大、效率低，自动制作样 本噪声高，样本多样性及分布不均衡等问题，提出了渐进增长机制驱动的海量样本 数据集自动制作方法，包括1）研发基于历史地表覆盖矢量与多源遥感影像的海量样 本快速制作技术,提升了大规模样本库制作的自动化程度和质量；2）提出了“训练重解译-剔除”的样本渐进渐精策略，通过顾及场景信息的海量样本智能聚类与精化 提纯技术，智能剔除有云、错误等噪声样本，进一步提升了样本库的整体质量；3）� 构建了基于条件最小二乘生成式对抗网络（CLS-GAN）的小样本智能增广模型，解决 了部分地类小样本导致的样本多样性不足及分布不均匀难题。率先构建了千万级高质 量多源遥感影像解译样本数据集。 （3）提出了顾及“场景-目标-像素”层次关系的国土资源典型要素智能识别与 解译方法 【支撑材料：专利8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20；标准规范1；软著 1,2,3,4,5；论文1,2,3,4,5,6，11,12,13,18,20,21,22,22,23,24,27,28,34,35,36； 国际获奖2,3；科技查新报告；软件测试报告3；专家评价意见】 针对多源遥感影像场景上下文关系复杂、同物异向、尺度变化大、光谱信息差异 等导致模型适用性差、鲁棒性不足的行业难题，采用了从大尺度到小尺度，从粗粒度 到细粒度，从宏观到微观的渐进识别与解译的策略，提出了顾及“场景-目标-像素” 层次关系的国土资源典型要素智能识别与解译方法，突破了多尺度多特征融合的遥感 影像建筑物检测、空间信息推理神经网络的道路提取、面向大尺度遥感图像的微小目 标快速检测、顾及典型要素和场景语义信息的多尺度对偶流形排序网络多源遥感影像 分割等关键技术，解决了无关场景信息干扰、目标尺度方向差异、局部区域感受野小 等造成的专题目标检测与典型要素解译鲁棒性差的问题，实现了多源多时相遥感影像 国土资源典型要素的智能识别和解译，总体精度达到92%，最高达到95.48%，弥补了 现有技术的不足。 （4）提出了语义信息增强的国土资源典型要素变化鲁棒检测方法 【支撑材料：专利11,21,22,23；软著4,6,7,8,9,10；论文8,9,10,14,15,16,25, 26；国际获奖1；科技查新报告；软件测试报告1,2；专家评价意见】 针对多时相遥感影像因光照、大气、季节，传感器姿态不同，导致两期影像相同 区域颜色与纹理特征分布不均、投影差大等问题，提出了语义信息增强的国土资源典 型要素变化鲁棒检测方法，构建了顾及解译模型语义信息和双注意力机制的全卷积孪 生拼接网络，攻克了基于深度度量网络的典型要素自动快速变化检测、特征匹配信息 引导的建筑物变化检测、基于变化图斑特征再检测机制的虚警抑制等关键技术，解决 了多源多时相遥感影像国土资源变化检测虚警多、鲁棒性差的难题，相对于传统方法 效率提升5倍，查全率达到95%。 4.保密方面 本项目的科学技术内容没有需要保密的技术内容。 5.国际比较 （1）率先提出顾及解译模型语义信息和双注意力机制的全卷积孪生拼接网络模型 多源遥感影像变化检测方法，突破了因光照、时相、传感器分辨率带来的未变化区域 颜色分布、纹理和空间上下文特征不同的问题，有效克服了因几何结构缺失而造成的 漏检、可靠性低等难题，显著提高了变化区域检测的正确率和精度。该方法在2019年 IEEE组织的国际变化检测大赛中获得第一名，参赛组织包括ETH、ParisTech等国内外 科研机构，本方法在国际上处于领先地位。 （2）本项目提出的顾及典型要素和场景语义信息的多尺度对偶流形排序网络多源 遥感影像分割方法，有效克服了遥感影像目标尺度、空间上下文、先验知识与感受 视野融合等难点，突破了遥感影像光谱、纹理、分辨率、场景信息干扰问题，有效提 升了多源遥感影像分割的准确率。本方法在国家自然科学基金委举办的2019年“遥感 影像稀疏表征与智能分析”竞赛影像语义分割组（来自德国、美国、加拿大、中国等 526支参赛队伍）中排名第三，在国际上处以领先地位。 （3）本项目提出的基于变分对抗记忆网络的图像语义分割方法，通过集成预测技 术将编码器/解码器网络扩展到半监督上下文，和对抗网络、记忆网络之间建立协作 关系，利用有限的标记样本和大量未标记样本进行训练，有效解决了标注样品数量极 为有限下图像语义分割难题。该方法在清华大学举办的2019国际大学生类脑计算大赛 （200余支国内外队伍参加）中获得三等奖，在国际上处以领先地位。 （4）本项目建立的“场景-目标-像素”全要素层次认知解译模型（MREncNet）在 国际公开数据集PASCAL VOC及Pavia University数据集上，与RefineNet、3DCNN、 PSPNet、EncNet等方法进行了比较，本方法在像素精度（OA）、平均交并比（mIoU） 等指标上明显优于主流方法，处于国际先进行列。 （5）2020年4月1日至5日，以李朋德副局长为主任委员的专家组对本项目成果进行 了科技成果评价，评价委员一致认为，本项目面向需求、创新集成，成果丰富，具有 显著的社会经济效益，形成的国土资源典型要素变化遥感智能监测解决方案总体达到 国际先进水平，其中国土资源典型要素渐进增长机制驱动的海量样本数据集自动制作 成套技术和基于“场景-目标-像素”智能识别与解译方法达到国际领先水平。 四、推广应用情况 1、推广、应用情况及社会评价（限 2000字） 项目成果形成了面向省（市）域乃至全国范围内国土资源典型要素变化遥感智能 化监测与管理应用体系，在重庆市全域得到深入应用，并在湖南、湖北等地得到推广 应用 ，共涉及规划和自然资源、生态环境、水利、农业、林业、城市管理、审计等 多个行业80多家企事业单位，大幅度提高了国土资源典型要素识别、变化发现以及监 管、耕地保护、生态环境、违法建设整治、自然资源干部离任审计等工作能力和技术 水平，成效十分显著。 （1）打破了国土资源变化信息严重依赖人工目视辨别查找的工作模式，实现了全 市域国土资源变化图斑从年度提取向季度乃至月度提取的飞跃，疑似挖山采矿、林地 破坏、耕地占用、违法建设等规划自然资源领域违法行为的发现、调查与取证效率提 升约5倍；同时，为规划自然资源督察执法、城市拆违执法等工作提供了最有力的线 索和证据，大大降低了相关违法行为认定、取证的难度和时间，相关诉讼案件大量减 少，有效震慑和遏制了规划自然资源领域相关违法行为。（应用证明1,2,3,4） （2）进一步推动了国土资源要素提取与变化监测相关工作从劳动密集型向技术密 集型转变，显著减少了自然变化调查监测、矿山利用与生态修复监管、违法建筑监 测、规划和自然资源督察执法等工作中人力外业巡查、现场调查取证、行政诉讼的工 作量，节约了大量的人力、物力、财力，工作成本降低了50%以上，每年节约相关财 政支出约1亿元。（应用证明2,5,6,7,8） （3）显著提高了国土资源典型要素解译与变化检测的精度，多源遥感影像解译总 体精度达到92%，要素变化智能查全率达到95%，弥补了现有技术的不足，形成的国土 资源典型要素变化遥感智能监测解决方案总体达到国际先进水平，国土资源典型要素 渐进增长机制驱动的海量样本数据集自动制作成套技术和基于“场景-目标-像素” 智能识别与解译方法达到国际领先水平。（国际获奖1,2,3,专家评价意见） （4）项目技术成果不仅在重庆全域得到了深入应用，在湖南、湖北等地也得到了 推广应用，效果显著。（应用证明9,10,11,12,13） （5）主要应用单位情况： 1）重庆市规划和自然资源局规划和自然资源调查监测处，2018年1月至今； 2）重庆市规划和自然资源局国土空间生态修复处，2019年1月至今； 3）重庆市规划和自然资源局规划和自然资源督察处，2017年1月至今； 4）重庆市规划和自然资源综合行政执法总队（重庆市国土资源房屋执法监察总 队）,2017年1月至今； 5）重庆市万州区规划和自然资源局，2016年7月至今； 6）重庆市永川区规划和自然资源局，2016年7月至今； 7）重庆市潼南区规划和自然资源局，2016年7月至今； 8）重庆市水土保持生态环境监测总站，2018年7月至今； 9）高分辨率对地观测系统湖南数据与应用中心，2018年1月至今； 10）湖南航天远望科技有限公司，2018年1月至今； 11）黑龙江地理信息工程院,2018年6月至今； 12）高分辨率对地观测系统湖北数据与应用中心，2018年1月至今； 13）武汉珞珈众恒遥感数据科技有限公司，2018年1月至今。