遥感智能识别模型

遥感智能识别模型是融合遥感技术、深度学习、计算机视觉等多领域技术的先进信息处理体系，通过对卫星、无人机等平台获取的多源遥感数据（如多光谱、高光谱、热红外、SAR 数据）进行智能解译与特征提取，可高效完成多场景精准监测任务。

遥感智能识别模型主要包含水体识别模型、水深识别模型、变形监测模型、管线探漏模型等，遥感智能识别模型凭借高时效性、广覆盖性与高精准度优势，为资源管理、灾害防控、基础设施运维等领域提供重要技术保障。

水深识别
基于遥感提取的洪水水面范围与区域数字高程模型（DEM）数据，通过空间叠加计算水面与地面之间的高差，实现非接触式的水深估算。考虑到洪水水面常呈不规则曲面，本方案将其简化为斜平面，通过边界高程点集进行空间内插模拟水面分布。随后，利用水面高程减去地形高程，得到水深分布图
水体识别
多源遥感融合水体识别算法，集成光学卫星（如GF-2）、SAR雷达（如Sentinel-1、高分三号）及无人机影像，结合水体指数计算（NDWI、SDWI）与深度学习分割模型（改进DeepLabv3+与UNet），实现全天候、全时空水体提取