【摘 要】
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面对自然资源遥感监测体系建设和省级基础测绘重点要素年度更新需求，本文以地理国情地表覆盖为主要参考数据，提出了省域遥感解译样本库的建设方法。首先制定了适用于深度学习的甘肃省自然资源遥感解译样本分类体系和顾及地学知识的样本选取标准，据此构建了囊括不同尺度单元的全要素、单要素和变化检测3类样本数据集；然后基于自主研建的甘肃省遥感解译样本库平台，构建了从样本采集、模型训练、智能解译到质量评估的全链路技术体
【基金项目】
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甘肃省自然资源厅科技项目（202223）；
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面对自然资源遥感监测体系建设和省级基础测绘重点要素年度更新需求，本文以地理国情地表覆盖为主要参考数据，提出了省域遥感解译样本库的建设方法。首先制定了适用于深度学习的甘肃省自然资源遥感解译样本分类体系和顾及地学知识的样本选取标准，据此构建了囊括不同尺度单元的全要素、单要素和变化检测3类样本数据集；然后基于自主研建的甘肃省遥感解译样本库平台，构建了从样本采集、模型训练、智能解译到质量评估的全链路技术体系。试验结果表明，面向不同尺度区域，地物提取准确率达90%,变化检测准确率达74%,实现了地表要素从粗粒度到细粒度的自适应解译。研究成果在甘肃省省级基础测绘更新、城市国土空间监测及非农化监测等领域进行了业务化应用，提高了自然资源管理精准化和智能化水平。
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