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首頁>AI資訊>當(dāng)“傳統(tǒng)”遙感遇上AI：未來產(chǎn)業(yè)應(yīng)用值得期待
有位朋友最近換了份工作，去了一家做數(shù)字地球的新公司。
這家公司的母公司屬于中科院旗下，基于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，為政府和特種領(lǐng)域服務(wù)了近20年。
新公司是想借助互聯(lián)網(wǎng)平臺，從線下向線上轉(zhuǎn)型，把之前積累的遙感大數(shù)據(jù)和算法，結(jié)合云計算，通過云平臺開放出來，服務(wù)更多的行業(yè)客戶。
我比較好奇，問了一個聽起來很傻的問題，什么是遙感？好像離我們老百姓比較遙遠(yuǎn)。
遙感就是遙遠(yuǎn)的感知，是從遠(yuǎn)離地面的不同工作平臺上，如高塔、氣球、飛機、火箭、人造地球衛(wèi)星、宇宙飛船和航天飛機等，通過傳感器對地球表面的電磁波輻射信息進(jìn)行探測，然后經(jīng)信息的傳輸、處理和判讀分析，對地球的資源與環(huán)境進(jìn)行探測與監(jiān)測的綜合性技術(shù)。
我繼續(xù)追問，AI為啥可以應(yīng)用在遙感領(lǐng)域？
與人工智能的數(shù)據(jù)、算法及算力三要素相似，遙感+AI叫智能遙感解譯，也有三大核心要素，遙感影像樣本庫、遙感智能解譯的算法與模型、能夠進(jìn)行大規(guī)模計算的硬件平臺。
數(shù)據(jù)方面，遙感數(shù)據(jù)天然就是大量的各類影像數(shù)據(jù)。隨著近些年衛(wèi)星發(fā)射成本下降，國家和商業(yè)衛(wèi)星發(fā)射數(shù)量持續(xù)增加，以及國家“高分專項”工程，獲取的數(shù)據(jù)種類和精度得到持續(xù)提升，時空遙感大數(shù)據(jù)越來越豐富。
算力方面，隨著近10年國內(nèi)外云計算的蓬勃發(fā)展，算力得到快速提升。
算法方面，隨著近年來人工智能、深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展，算法效果也得到很大提升。
綜上幾點，AI在遙感數(shù)據(jù)中的應(yīng)用，也算是水到渠成。AI成為遙感數(shù)據(jù)處理中的關(guān)鍵力量。
那么，遙感+AI，市面上有了哪些成果，主要有哪些算法？
通過這段時間的調(diào)研，發(fā)現(xiàn)國內(nèi)外都有一些公司，已經(jīng)做了不少的嘗試，也取得了不少成果。國內(nèi)的有阿里達(dá)摩院、中科星圖、航天宏圖、商湯科技、土豆數(shù)據(jù)、大地量子等。國外的有谷歌地球Engine（即GEE）、微軟的MPC等。
AI在遙感領(lǐng)域應(yīng)用主要是利用計算機視覺技術(shù)對時空信息進(jìn)行AI智能解譯，包括地物提取、目標(biāo)識別和專題監(jiān)測等。
1、地物提取：針對影像全區(qū)域范圍，進(jìn)行像素級地物類型解析及精準(zhǔn)分割，得到不同位置對應(yīng)的地表覆蓋屬性，涵蓋耕地、林地、草地、建筑物、道路、裸地、水域等等。
建筑物提取前
建筑物提取后
2、目標(biāo)識別：利用計算機視覺算法識別出地理信息中的各種目標(biāo)，比如飛機、車輛、油罐、機場、船舶等。
大興機場飛機識別
油罐識別
3、專題監(jiān)測：對某些細(xì)分行業(yè)場景下的某一區(qū)域、某一類型的特征指標(biāo)進(jìn)行動態(tài)跟蹤，掌握相關(guān)情況。
建筑物變化動態(tài)監(jiān)測：秦嶺違建別墅監(jiān)測與拆除
河道兩側(cè)違建光伏監(jiān)測與拆除，恢復(fù)河道行洪排澇功能
最后一個問題，這些算法可以應(yīng)用到哪些場景？
目前應(yīng)用比較廣泛的有自然資源、林業(yè)、農(nóng)業(yè)、減災(zāi)防災(zāi)、交通、氣象等很多行業(yè)場景。比如農(nóng)業(yè)場景，應(yīng)用包括作物分類識別、估產(chǎn)、長勢預(yù)測、田地土壤墑情、病蟲害防治等十?dāng)?shù)個具體應(yīng)用場景。
當(dāng)然，在實際應(yīng)用過程中，也會遇到各種問題，比如遙感樣本數(shù)據(jù)集的豐富性和統(tǒng)一性，遙感專屬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的持續(xù)研究等。隨著國家政策的大力支持，加上各方企業(yè)的積極探索，未來更多產(chǎn)業(yè)應(yīng)用值得期待。
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