题目1：遥感卫星数据在农业农村领域的创新应用
用Autopixel全自动海量遥感数据处理系统对多源遥感卫星数据生产正射影像，利用多源遥感卫星数据，结合机器学习算法，在耕地监测、农作物类型识别、长势监测、产量预测、农作物病虫害监测及作物灾害损失评估等方面进行自由选择（可选择多项），开展定量、定性遥感监测技术方法研究和农业农村相关业务领域创新示范应用。
其中：农作物类型及遥感监测种植面积识别的要求如下：
①大田作物种植：水稻、小麦、玉米、大豆等粮食种植面积一年一熟地区不低于100亩，一年两熟地区不低于50亩；大豆和油料、油茶、棉花、蔬菜、莲藕等经济作物种植面积不低于50亩。水产品养殖。
②水产养殖：鱼池、网箱精养面积不低于50亩，大湖、水库散养面积不低于500亩。
③设施及特种农业：采取温室大棚等设施开展农业生产经营的，以及从事林果、花卉、苗木、人参等特种农业的，种植或养殖面积不低于5亩。④农业生产经营活动：土地整理与复垦以及道路、灌溉、温室大棚等农业基础设施建设。⑤自然灾害、病虫害或疫情⑥改变农业生产用途、受污染损毁、连续两年弃耕抛荒。
题目2：遥感卫星城镇建筑提取及创新应用
近年来，我国城镇化水平与现代化水平不断提高，随着经济发展改革不断深化，城市智慧化、健康化发展的需要不断提高，遥感手段可以快速获取地面信息，为城市发展制定相应政策，挖掘遥感手段应用，有助于快速推进智慧城市建设，建筑是城市区域中最典型、分布最为广泛的地面要素，直接体现了城市的发展状况、形态特征、人口分布以及经济分布情况，也是城市三维建模中的核心问题。其中，建筑物轮廓及类型识别结果是非常重要的辅助决策支撑信息，为城镇分布式光伏潜力评估建设、城市规划、灾害应急、交通设计、民生服务等多个领域提供积极成效。
尽管深度学习在计算机视觉的诸多领域取得了巨大进步，但这些方法都需要大量的数据和样本作为支持，需要大量的标注样本成为遥感实际应用的重大瓶颈。如何使用无标注图像、少量的标注样本训练出一个性能较好、速度较快的检测模型成为解决这一问题的关键。小样本学习、自监督学习网络等是解决这类问题的技术途径。参赛者可以尝试使用深度学习各种方法，基于主办方提供的测试区影像得到最终测试结果，并给出基于多分类建筑物矢量信息给出城镇创新建设的应用设计建议。
软件
承办方提供“Autopixel全自动海量遥感数据处理系统”，对多源遥感卫星数据生产正射影像。其它参赛所需软硬件均由参赛者自备为主。对影响参赛的条件，主办方根据可协调资源，尽量满足。
有关软件使用及数据下载问题详见赛事辅导
AutoPixel软件下载链接：https://pan.baidu.com/s/1oUL8bvm8EQgFJhK2oQRUpQ?pwd=48Gu 提取码：48Gu
数据
卫星遥感数据下载链接：https://www.chinageoss.cn/datasharing
题目1：遥感卫星数据在农业农村领域的创新应用
设计要点：
1、应用场景设计：县域范围以上农业产业链各经营主体相关业务痛点、业务要求及遥感应用需求
2、撑能力设计：根据农业产业链和金融领域相关业务要求和应用需求，提出对应的卫星（天）无人机（空）视频监控（地）一体化融合监测机制思路及监测目标图像提取指标能力。特别是缺陷样本获取技术方法，定性、定量遥感监测稳定状态下图像解译目标的正确率和召回率。说明水质、作物长势、土壤成份样本目标天地关联或空地关联遥感光谱反演、面积误差类别、概率及原因分析，以及估产影响误差分析。
3、应用创新设计：遥感卫星数据在农业农村领域的创新应用总体框架、技术路线及详细建设内容，说明业务要求和应用需求的必要性和可行性。其中：创新应用参考要点（可选择一项或多项）：
农业资源动态监测及资产评估服务系统设计
涉农信用信息系统及系统设计
银行贷款风险管控遥感应用及系统设计
农业财产保险风险管控遥感应用及系统设计
农业产业链遥感大数据应用及系统设计
农业产业链知识图谱遥感应用
农业发展奖补政策卫星应用
农村人居环境遥感评价应用
农业生产经营风险遥感评价应用
其它农业农村遥感创新应用（题目自拟）
4、方案推广设计：应用侧市场细分领域及市场主体规模、应用价值、客单价消费能力分析、推广里程碑和路径。供给侧产业链带动作用分析。
作品形式：
文字解决方案：PPT、word（5000字左右）
题目2：遥感卫星城镇建筑提取及创新应用
作品形式：
1、文档(PPT)
需包涵但不限于：团队介绍、监测内容介绍、技术路线及实施方案、创新点、测试案例或示范应用展示(如有)及展望。
2、精度报告
根据指定的研究区域，提交精度验证成果（结果.tif截图），提交对应的预测结果（矢量），并附上相关数据说明（包括原始数据说明或矢量字段说明等）。
1、分赛道初审
以分赛道为单位组织初审，按照成绩排名以20%比例入围决赛。
题目1：遥感卫星数据在农业农村领域的创新应用文字解决方案+现场答辩 | ||
评分项 | 评分标准 | 分值（百分制） |
应用场景设计 | 涉农业务既有流程问题分析及遥感应用创新替代改进的必要性，应用场景典型性及可推广规模预测 | 30% |
支撑能力设计 | 技术创新度、数据采集指标体系和动态更新方案论证完整性、实现难度 | 15% |
创新应用设计 | 考察支持业务关联紧密程度、支持市场经营主体间合作的催化作用和粘合作用，支持业务监管奖补考核业务的支持力度 | 25% |
方案推广设计 | 市场分析精准、推广思路合理清晰，成本预期效益 | 30% |
题目2：遥感卫星城镇建筑提取及创新应用 | ||
评分项 | 评分标准 | 分值（百分制） |
测试区精度（50） | 比赛测试区的主要精度由map(iou>0.5)以及整体miou两个指标构成，最终分数为map*0.5+moiu*0.5，按照检测分数排名来进行打分 | 第1名：50分 2-3名：20-30分 4-10名：10-20分 50名以内：0-10分 |
模型参数与预测速度(25) | 由官方收集模型以及测试代码，在指定测试影像中预测输出相应的测试结果，针对模型参数以及预测时间两方面进行打分 | 1．模型参数少且预测速度较快（15-25） 2．模型参数少且预测速度中等（6-15） 3．模型参数较多且模型预测速度很慢（0-5） |
成熟度（15） | 依据成果成熟度进行打分 | 1．有技术方案、有算法模型、有精度报告、有示范应用，具备较强的推广性（10-15） 2．有技术方案、有算法模型、有测试案例（6-10） 3．有技术方案（0-5） |
质量（10） | 依据成果质量进行打分 | 成果齐全、规范、美观、内容表现力强（11-15） 成果齐全、规范（6-10） 成果齐全（1-5） 成果不符合要求（0） |
2、决赛评审
大赛组委会组建专家评审委员会，对入围作品进行决赛终审。
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