中国移动设计院河南分院自主研发遥感建筑物矢量转换系统

中国移动设计院河南分院自主研发基于遥感影像的建筑物矢量轮廓转换系统，将公开开放的卫星遥感影像自动转换为可直接用于网络规划与分析优化的建筑物矢量图层，实现了“技术路线、数据源、规划范式”三大创新，推动网络规划从“以基站为中心的被动优化”全面转向“以建筑群为核心的价值规划”。

一是技术路线创新，以深度学习算法UNet++语义分割网络为核心，实现遥感影像中建筑物轮廓的像素级提取，并通过自主构建的像素矢量化流水线，将其转换为标准的矢量图层。二是数据源创新，将高分辨率遥感影像解译引入网络规划场景，以公开、开放的卫星影像替代价格高昂、更新滞后的商业矢量地图，构建起自主可控的规划数据底座，数据更新时效由半年以上压缩至“按需获取、即时可用”。三是规划范式创新，首创“建筑物群识别—价值评估—规划输出”一体化模式，先识别高价值建筑聚集区，再反查现网覆盖有效性，让网络建设资源从“经验盲铺”转向“精准定向投放”。三大创新相互支撑，形成了“自主数据源—智能提取—价值规划”的完整闭环，使系统在数据自主性、识别精度与规划有效性上实现整体跃升。

该成果在河南分院党委领导下，由分院网研业务部牵头组建10人跨专业团队完成。分院党委委员、副院长张博牵头部署、网研业务部主任吴培全程督导，团队成员路冬星、李雨杭，李昌毅、赵煜，吴梦华、王宇恒，刘强、王鑫、吴一帆历时21天完成算法研发、数据底座构建和规划模式验证，形成网络规划新范式，锻炼了一支“懂遥感、精算法、通规划”的复合型队伍，提升了分院承接同类智能化项目的能力与创新信心。

截至2026年11月，该系统已支撑河南移动完成1218个站点的规划落地工作，高效完成全省13处新扩城区监测规划，100余处乡农自然村聚集识别规划，2000余栋城区单体建筑轮廓矢量的精准输出。单地市乡农广覆盖规划周期由月级压缩至周级，自动识别高价值区域较人工普查扩大50%以上，全省18个地市广覆盖规划投入由约18人天降至约4人天，工作效率提升约5倍，显著提升了网络规划工作价值导向的效率与精准度。