java
实现基于语义分割的遥感水体提取与洪涝监测系统的详细项目实例
项目背景介绍
遥感水体提取与洪涝监测在应急管理、流域规划、水资源调度、农业减灾、保险精算与基础设施韧性评估等场景中承担关键角色。传统方法依赖人工判读或基于阈值的光谱指数（如NDWI、MNDWI），面对多源卫星、复杂地物、阴影干扰、传感器差异和多时相条件时，易出现漏检、误检与时效不足的痛点。语义分割模型能够以像素为粒度进行端到端判别，将多光谱影像中“水体—非水体”的空间结构、纹理细节与上下文关系整合进统一概率空间，使水体边界更连贯，暗水、浑水、阴影区的可分性更高，并可稳健处理城郊过渡、山地阴影、河网与水田交织等复杂格局。面向业务落地，基于Java的工程化实现具有生态健壮、易于和政务平台、监测中台、企业现有微服务架构对接的优势，可在JVM体系内完成数据接入、瓦片切片、并行推理、后处理、矢量化、指标计算与结果服务化，便于与Kafka、Flink、Spring、K8s协同，实现稳定、可维护、可观测的生产系统。项目以ONNX Runtime Java进行模型推理，以GeoTools/GDAL读取与写出地理栅格与矢量数据，辅以O ...