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数之联河湖遥感大数据

生态伙伴:成都数之联科技有限公司

公司简介:
  数之联科技起航于2012年,由大数据行业领军人物周涛领衔创立,团队现有成员270余人,拥有18年大数据行业经验,200余项数据挖掘领域的自主发明专利以及软件著作权,累计发表400余篇行业相关论文。多年来,数之联致力于成为集数据、算法、应用为一体的大数据产业生态构建者,为合作伙伴提供集顶层设计、元数据治理、分析挖掘、商业智能可视化为一体的大数据全产业链服务,助力企业在数字经济浪潮中快速转型,赢得市场先机。数之联已与多家行业标杆企业建立长期合作伙伴关系,并于2020年1月宣布完成1.5亿元人民币B轮融资,本轮融资完成后数之联市场估值已逾10亿元人民币。

应用领域: 测绘 大数据 信息平台 (点击应用领域名称查看更多相关GIS成功案例)

案例区域:西南,四川省

  遥感能低成本地解决全局监测问题。基于高分二号卫星遥感数据,数之联为成都市智慧治理中心构建了成都市河湖遥感大数据分析体系。其核心机理是洁净、黑臭、绿藻和高泥沙含量的水体,会因其中悬浮物、叶绿素-a、泥沙等物质的含量不同而呈现不同的光谱特征。我们利用人工智能技术自动解译遥感图像,准确再现污染水体的分布,实现成都水体污染情况的整体感知。同时通过融合物联网数据与网络理政数据,从宏观到微观,全方位掌握河湖量分布,水质污染情况及污染演变趋势。

  (1)技术路线

  首先,将多张遥感图分别切成36000个网格,分析各网格云层覆盖率,并以覆盖率最低的网格为基底融合成完整无云影像,消除云层影响。

  然后,利用DenseUNet深度神经网络对上万个水体样本数据集进行学习,得到水体提取模型,将原始遥感数据输入水体提取模型中,能够快速准确的对水体进行大规模自动提取,并根据提取结果计算区域水网密度指数。

  最后,通过分析水中不同污染成分对光谱响应的差异性,构建指标反演模型,计算水体中叶绿素a、有色可溶解有机物(CDOM)、悬浮沉积物(SSSC)等物质含量,识别水体污染类型(黑河污染、水体富营养污染、泥沙污染),评估不同种类污染程度,建立水质综合感官指数。

  (2)数字成效

  河湖资源监测方面,目前系统已识别了1200余处水资源对象,总面积约为340km²。水污染监测方面,与全国城市黑臭水体整治信息平台公示的41处黑臭河渠治理名单相比,我们发现其中有37处明显改善。此外还发现了其他黑臭水体3处,需要进一步关注的高泥沙含量水体4处。

  (3)应用方向

  在未来,随着遥感和其他相关数据的不断积累,我们还将进一步探索水体违规侵占识别、水体面积演变趋势等内容,并形成可全国推广的示范性应用。