整治“河湖四乱”卫星遥感监管介_智慧水利讲座PPT
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PIESAT
整治“河湖四乱”卫星遥感监管介绍
汇报内容
01 河湖四乱遥感监管
02 案例介绍
PIESAT
01 河湖四乱遥感监管 • 1.1 政策背景 • 1.2 监管对象 • 1.3 技术路线
1.1 政策背景
聚焦管好“盆”和“水”,集中开展“清四乱” 行动，推动河长制尽快从“有名”向“有实” 转变，加强河湖管理保护，维护河湖健康生命。
普通机器
GTX1080TI+I7+ 16G
60min
—
1.3 技术路线—外业复核
➢ 按照项目外业要求，分小组进行无人机拍摄； ➢ 选取河湖“四乱”河湖岸线30米内的图斑，以及对图斑存
疑点随机抽选部分点，进行外业复核； ➢ 根据外业结果进行内业整理：
1 删除误判的图斑； 2 将乱建中多个建设项目归为一个图斑的进行拆分； 3 并新增图斑编号，记录属性表。
—
人工+机器 建筑：效率提升8倍 采砂：效率提升4倍
对象 识别方式
人工
建筑
机器自动 机器+人工
人工
采砂、 取土
机器自动 机器+人工
准确率 100% 8wk.baidu.com%
— 100% 61%
—
耗时/2000km2 机器配置要求
8h/县 20min
普通机器
GTX1080TI+I7+ 16G
60min
—
4h 15min
PIESAT
外业复核技术路线
PIESAT
02 案例介绍 • 2.1 牡丹江穆棱市遥感监测项目 • 2.2 内蒙古自治区河流湖泊遥感监测项目 • 2.3 南京高淳区智能遥感监管服务平台
2.1 穆棱市遥感监测项目
项目任务
PIESAT
任务 河湖四乱遥感监测 非正规垃圾堆放点监
测 毁林开荒遥感监测
水土流失遥感监测
范围
主要内容
穆棱市穆棱河莲 河村至奋斗水库
河湖管理范围内乱 占、乱采、乱堆、 乱建的遥感监测
莲河村至奋斗水 非正规垃圾堆放点
库2300km2范围 的解译，包括位置、
内
面积信息。
莲河村至奋斗水 库2300km2范围
内
毁林开荒解译，包 括位置、面积信息。
310km2范围内
监测范围内土地利 用、植被覆盖度、 土壤侵蚀强度监测
PIESAT
1.2 监管对象
PIESAT
类别
定义
标志性地物
监测指标
乱建
是指违法违规建设涉河项目，在河湖管理范 围内修建阻碍行洪的建筑物、构筑物等问题
河道内建筑物和构筑物
建筑物
乱采
是指在河湖管理范围内非法采砂、取土等活 大型采砂船
动
滩边堆砂场
采砂,取土
乱占 乱堆
是指围垦湖泊，未依法经省级以上人民政府 批准围垦河道，非法侵占水域、滩地，种植 阻碍行洪的林木及高秆作物等行为
1.3 技术路线—遥感影像预处理
PIESAT
影像处理采用我公司的自主开发PIE Ortho 软件进行流程化生产，生成DOM（数字正射）成果影像，并进行拼接匀色。
遥感影像处理流程图
1.3 技术路线—专题信息提取
PIESAT
提取流程
采用人机交互解译识别方法，利用高分影像，开展河湖“四乱”标志性地物解译、非正规垃圾 堆放点、毁林开荒和土地利用的解译，及各类对象的解译和属性录入工作。 1 制作各解译对象解译标志； 2 建立监管区域河湖“四乱”、非正规垃圾堆放、毁林开荒对象矢量文件，建立属性字段； 3 参考解译标志，利用遥感或GIS等相关软件通过人机交互勾绘对象图斑，并填写属性信息 4 对图斑勾绘成果进行检查审核，质检通过后方可提交。
PIESAT
GF遥感影像数据
样本库
CNN 多尺度检测
PIE-AI模块
自动识别
1.3 技术路线—专题信息提取
AI自动提取—河道采砂、取土的识别
利用卷积神经网络，对疑似采砂、取土场进行识别。 采砂识别方法分析 采集采砂、取土样本，采用语义分割的方法，对采砂、取 土的进行有效及时分析，识别。
PIESAT
GF遥感影像数据
有采砂船，确定为采砂
采砂、取土样本
U-Net网络训练
PIE-AI模块
无采砂船，确定为疑似采 砂
非采砂
1.3 技术路线—专题信息提取
PIESAT
精度、效率以及训练样本量对精度影响分析
对象 建筑 采砂、取土
样本量 600 1200 2000 350 1200 2000
准确率 75.8% 82.3% 85% 61.2% 正在采集样本
1.3 技术路线—专题信息提取
核心技术：AI自动提取技术
测试数据
深度学习算法
PIESAT
高分影像
样本库集合
样本训练
样本测试
检测数据 检测结果
目标检测
精度评估
利用一个地区的遥感 影像
河道管理范围
判断精度，是否需扩 充样本库
1.3 技术路线—专题信息提取
AI自动提取技术
运用深度学习技术进行河 湖四乱监测相关的水体、网箱、 采砂、垃圾、临河建筑的智能 识别。
监测频次 一年两期 一年两期 一年两期 一年两期
2.1 穆棱市遥感监测项目
PIESAT
资料收集
项目基础资料
名称
用途
二调土地利用矢量文件
对高分遥感影像及Landsat 8影像数据进行预处理。
河湖“四乱”标志性地物解译、非正规垃圾堆放点解译、毁林开荒解译；土地 利用解译、植被覆盖度计算、坡度计算。
对解译的河湖“四乱”成果、非正规垃圾堆放点成果进行抽取部分成果进行外 业复核。
利用土地利用、植被覆盖度、坡度信息计算土壤侵蚀强度等级分布及水土流失 面积统计分析；制作专题图：河湖“四乱”专题图、垃圾专题图、毁林开荒专 题图、植被覆盖度专题图、土壤侵蚀强度专题图；对河湖“四乱”、垃圾、毁 林开荒结果进行统计分析。 编写报告。
其中水体、采砂场、大棚 分别运用语义分割模型，临河 建筑、网箱养殖、垃圾采用目 标检测模型。
而后结合人工目视解译， 将大大提升监测对象解译效率
PIESAT
1.3 技术路线—专题信息提取
AI自动提取——违建识别
利用多尺度识别，对河道范围内大于60m2的建筑物进行识别。
违建识别方法分析 通过高分2m影像构建多尺度建筑样本，选用多尺度模型进行训练， 实现建筑的快速精准化提取。
水域内耕地、林木，土 堤、矮围等围挡建筑
围垦 碍洪林木及高杆作物
是指河湖管理范围内乱扔乱堆垃圾，倾倒、 填埋、贮存、堆放固体废物，弃置、堆放阻 碍行洪的物体等现象
河湖内和附近固体废物 堆放和贮存
垃圾
1.3 技术路线
PIESAT
主要收集项目基础资料和影像数据资料，项目基础资料包括土地利用资料、行 政区划界线、河湖确权资料，影像数据包括高分遥感影像、Landsat8影像、 DEM数据。
整治“河湖四乱”卫星遥感监管介绍
汇报内容
01 河湖四乱遥感监管
02 案例介绍
PIESAT
01 河湖四乱遥感监管 • 1.1 政策背景 • 1.2 监管对象 • 1.3 技术路线
1.1 政策背景
聚焦管好“盆”和“水”,集中开展“清四乱” 行动，推动河长制尽快从“有名”向“有实” 转变，加强河湖管理保护，维护河湖健康生命。
普通机器
GTX1080TI+I7+ 16G
60min
—
1.3 技术路线—外业复核
➢ 按照项目外业要求，分小组进行无人机拍摄； ➢ 选取河湖“四乱”河湖岸线30米内的图斑，以及对图斑存
疑点随机抽选部分点，进行外业复核； ➢ 根据外业结果进行内业整理：
1 删除误判的图斑； 2 将乱建中多个建设项目归为一个图斑的进行拆分； 3 并新增图斑编号，记录属性表。
—
人工+机器 建筑：效率提升8倍 采砂：效率提升4倍
对象 识别方式
人工
建筑
机器自动 机器+人工
人工
采砂、 取土
机器自动 机器+人工
准确率 100% 8wk.baidu.com%
— 100% 61%
—
耗时/2000km2 机器配置要求
8h/县 20min
普通机器
GTX1080TI+I7+ 16G
60min
—
4h 15min
PIESAT
外业复核技术路线
PIESAT
02 案例介绍 • 2.1 牡丹江穆棱市遥感监测项目 • 2.2 内蒙古自治区河流湖泊遥感监测项目 • 2.3 南京高淳区智能遥感监管服务平台
2.1 穆棱市遥感监测项目
项目任务
PIESAT
任务 河湖四乱遥感监测 非正规垃圾堆放点监
测 毁林开荒遥感监测
水土流失遥感监测
范围
主要内容
穆棱市穆棱河莲 河村至奋斗水库
河湖管理范围内乱 占、乱采、乱堆、 乱建的遥感监测
莲河村至奋斗水 非正规垃圾堆放点
库2300km2范围 的解译，包括位置、
内
面积信息。
莲河村至奋斗水 库2300km2范围
内
毁林开荒解译，包 括位置、面积信息。
310km2范围内
监测范围内土地利 用、植被覆盖度、 土壤侵蚀强度监测
PIESAT
1.2 监管对象
PIESAT
类别
定义
标志性地物
监测指标
乱建
是指违法违规建设涉河项目，在河湖管理范 围内修建阻碍行洪的建筑物、构筑物等问题
河道内建筑物和构筑物
建筑物
乱采
是指在河湖管理范围内非法采砂、取土等活 大型采砂船
动
滩边堆砂场
采砂,取土
乱占 乱堆
是指围垦湖泊，未依法经省级以上人民政府 批准围垦河道，非法侵占水域、滩地，种植 阻碍行洪的林木及高秆作物等行为
1.3 技术路线—遥感影像预处理
PIESAT
影像处理采用我公司的自主开发PIE Ortho 软件进行流程化生产，生成DOM（数字正射）成果影像，并进行拼接匀色。
遥感影像处理流程图
1.3 技术路线—专题信息提取
PIESAT
提取流程
采用人机交互解译识别方法，利用高分影像，开展河湖“四乱”标志性地物解译、非正规垃圾 堆放点、毁林开荒和土地利用的解译，及各类对象的解译和属性录入工作。 1 制作各解译对象解译标志； 2 建立监管区域河湖“四乱”、非正规垃圾堆放、毁林开荒对象矢量文件，建立属性字段； 3 参考解译标志，利用遥感或GIS等相关软件通过人机交互勾绘对象图斑，并填写属性信息 4 对图斑勾绘成果进行检查审核，质检通过后方可提交。
PIESAT
GF遥感影像数据
样本库
CNN 多尺度检测
PIE-AI模块
自动识别
1.3 技术路线—专题信息提取
AI自动提取—河道采砂、取土的识别
利用卷积神经网络，对疑似采砂、取土场进行识别。 采砂识别方法分析 采集采砂、取土样本，采用语义分割的方法，对采砂、取 土的进行有效及时分析，识别。
PIESAT
GF遥感影像数据
有采砂船，确定为采砂
采砂、取土样本
U-Net网络训练
PIE-AI模块
无采砂船，确定为疑似采 砂
非采砂
1.3 技术路线—专题信息提取
PIESAT
精度、效率以及训练样本量对精度影响分析
对象 建筑 采砂、取土
样本量 600 1200 2000 350 1200 2000
准确率 75.8% 82.3% 85% 61.2% 正在采集样本
1.3 技术路线—专题信息提取
核心技术：AI自动提取技术
测试数据
深度学习算法
PIESAT
高分影像
样本库集合
样本训练
样本测试
检测数据 检测结果
目标检测
精度评估
利用一个地区的遥感 影像
河道管理范围
判断精度，是否需扩 充样本库
1.3 技术路线—专题信息提取
AI自动提取技术
运用深度学习技术进行河 湖四乱监测相关的水体、网箱、 采砂、垃圾、临河建筑的智能 识别。
监测频次 一年两期 一年两期 一年两期 一年两期
2.1 穆棱市遥感监测项目
PIESAT
资料收集
项目基础资料
名称
用途
二调土地利用矢量文件
对高分遥感影像及Landsat 8影像数据进行预处理。
河湖“四乱”标志性地物解译、非正规垃圾堆放点解译、毁林开荒解译；土地 利用解译、植被覆盖度计算、坡度计算。
对解译的河湖“四乱”成果、非正规垃圾堆放点成果进行抽取部分成果进行外 业复核。
利用土地利用、植被覆盖度、坡度信息计算土壤侵蚀强度等级分布及水土流失 面积统计分析；制作专题图：河湖“四乱”专题图、垃圾专题图、毁林开荒专 题图、植被覆盖度专题图、土壤侵蚀强度专题图；对河湖“四乱”、垃圾、毁 林开荒结果进行统计分析。 编写报告。
其中水体、采砂场、大棚 分别运用语义分割模型，临河 建筑、网箱养殖、垃圾采用目 标检测模型。
而后结合人工目视解译， 将大大提升监测对象解译效率
PIESAT
1.3 技术路线—专题信息提取
AI自动提取——违建识别
利用多尺度识别，对河道范围内大于60m2的建筑物进行识别。
违建识别方法分析 通过高分2m影像构建多尺度建筑样本，选用多尺度模型进行训练， 实现建筑的快速精准化提取。
水域内耕地、林木，土 堤、矮围等围挡建筑
围垦 碍洪林木及高杆作物
是指河湖管理范围内乱扔乱堆垃圾，倾倒、 填埋、贮存、堆放固体废物，弃置、堆放阻 碍行洪的物体等现象
河湖内和附近固体废物 堆放和贮存
垃圾
1.3 技术路线
PIESAT
主要收集项目基础资料和影像数据资料，项目基础资料包括土地利用资料、行 政区划界线、河湖确权资料，影像数据包括高分遥感影像、Landsat8影像、 DEM数据。