研究一种利用国产高分卫星遥感数据进行自然资源调查的大数据应用算法,重点研究神经网络深度迭代回归算法在卫星遥感图像像素级分析过程中的地籍边界确认算法,将新算法与高分卫星大数据工具包自带地籍边界划分算法进行对比,发现:自带软件较革新软件,在林木种类误判数量上高出6.8倍,在农作物类型误判数量上高出19.2倍,在水产类型误判数量上高出4.1倍.革新软件对比自带软件,其大资源区边界精度提升65.9％,小资源区边界精度提升67.2％,综合分析其边界划分精度提升62.5％.该结果t<10.000,P<0.01,具有显著的统计学差异,该革新算法可以大幅度提升资源调查效率和资源区划分精度.
自然资源调查 高分卫星 遥感技术 神经网络 像素级分析