针对广东省自然资源类型复杂、土地开发强度大等特征，亟需构建标准化样本库，支撑高精度遥感解译模型研发，破解传统监测中数据异构性强、样本覆盖不足、模型泛化性弱等难题。采用“智能标注工具+人机协同”模式，构建覆盖四类解译任务、七类数据源的千万级样本库，形成56个高精度模型，推动自然资源监管向智能化、全域化转型。

整体框架图

一是构建共享解译样本集，提供高可信、高管控能力。建设覆盖广东省全域、汇聚多要素多场景多时相多分辨率多源数据的样本集，现保有3624.59万个样本数据。基于一套原始矢量标签数据，支持灵活裁切输出多种尺寸样本，形成“1+N”高可用、高灵活应用体系。依托国产昇腾AI处理器，构建集“算力+框架+应用”于一体的自主可控技术体系，为全省自然资源系统提供在线样本共享、模型共享及自动识别服务。

二是研发多任务智能解译模型，增强垂类场景适配性。以千万级标准样本为基础，综合运用多光谱、航空摄影、SAR（合成孔径雷达）、高光谱、外业照片、视频、街景照片等异构数据源样本，训练并输出适配于多场景、多任务的智能解译模型共56个。

三是建立智能监测工作机制，提升专项服务效能。基于千万级“天-空-地”标准解译样本集，形成覆盖省域的复杂地表覆盖智能解译核心能力，提供一站式自然资源“AI+遥感”智能在线服务，实现高频次、多任务精准监测。贯通“样本－模型－服务”全链条生态，推动自然资源遥感智能解译从基础数据生产向服务升级转型。

一是形成统一的自然资源样本分类标准规范。针对样本分类体系不一、扩展性不足等问题，首创覆盖米级至亚米级影像样本的分类标准，为语义分割、变化检测、场景分类、目标识别等样本采集工作提供标准化指引。

二是构建人机协同智能辅助样本标注与管理技术。创新运用智能辅助生产手段，显著提升样本生产质量和效率，实现“样本—模型”迭代训练模式，标注效率提升150%，样本精度超90%。建成广东省首个千万级自然资源遥感影像样本库，支撑遥感智能监测技术体系建设。

三是创建智能监测技术体系与工作机制。基于“样本+模型+平台”融合架构，研发多源遥感影像智能识别管理与服务系统，形成覆盖全省陆域的自然资源动态监测能力，推动监测模式从被动响应向主动防控转型。