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当“传统”遥感遇上AI:未来产业应用值得期待

有位朋友最近换了份工作,去了一家做数字地球的新公司。
这家公司的母公司属于中科院旗下,基于卫星遥感数据,为政府和特种领域服务了近20年。
新公司是想借助互联网平台,从线下向线上转型,把之前积累的遥感大数据和算法,结合云计算,通过云平台开放出来,服务更多的行业客户。
我比较好奇,问了一个听起来很傻的问题,什么是遥感?好像离我们老百姓比较遥远。
遥感就是遥远的感知,是从远离地面的不同工作平台上,如高塔、气球、飞机、火箭、人造地球卫星、宇宙飞船和航天飞机等,通过传感器对地球表面的电磁波辐射信息进行探测,然后经信息的传输、处理和判读分析,对地球的资源与环境进行探测与监测的综合性技术。
我继续追问,AI为啥可以应用在遥感领域?
与人工智能的数据、算法及算力三要素相似,遥感+AI叫智能遥感解译,也有三大核心要素,遥感影像样本库、遥感智能解译的算法与模型、能够进行大规模计算的硬件平台。
数据方面,遥感数据天然就是大量的各类影像数据。随着近些年卫星发射成本下降,国家和商业卫星发射数量持续增加,以及国家“高分专项”工程,获取的数据种类和精度得到持续提升,时空遥感大数据越来越丰富。
算力方面,随着近10年国内外云计算的蓬勃发展,算力得到快速提升。
算法方面,随着近年来人工智能、深度学习的快速发展,算法效果也得到很大提升。
综上几点,AI在遥感数据中的应用,也算是水到渠成。AI成为遥感数据处理中的关键力量。
那么,遥感+AI,市面上有了哪些成果,主要有哪些算法
通过这段时间的调研,发现国内外都有一些公司,已经做了不少的尝试,也取得了不少成果。国内的有阿里达摩院、中科星图、航天宏图、商汤科技、土豆数据、大地量子等。国外的有谷歌地球Engine(即GEE)、微软的MPC等。
AI在遥感领域应用主要是利用计算机视觉技术对时空信息进行AI智能解译,包括物提取目标识别专题监测等
1、地物提取:针对影像全区域范围,进行像素级地物类型解析及精准分割,得到不同位置对应的地表覆盖属性,涵盖耕地、林地、草地、建筑物、道路、裸地、水域等等。

当“传统”遥感遇上AI:未来产业应用值得期待

建筑物提取前

当“传统”遥感遇上AI:未来产业应用值得期待

建筑物提取后

2、目标识别:利用计算机视觉算法识别出地理信息中的各种目标,比如飞机、车辆、油罐、机场、船舶等。

当“传统”遥感遇上AI:未来产业应用值得期待

大兴机场飞机识别

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油罐识别

3、专题监测:对某些细分行业场景下的某一区域、某一类型的特征指标进行动态跟踪,掌握相关情况。

当“传统”遥感遇上AI:未来产业应用值得期待 建筑物变化动态监测:秦岭违建别墅监测与拆除

当“传统”遥感遇上AI:未来产业应用值得期待

河道两侧违建光伏监测与拆除,恢复河道行洪排涝功能

最后一个问题,这些算法可以应用到哪些场景?

当“传统”遥感遇上AI:未来产业应用值得期待

目前应用比较广泛的有自然资源、林业、农业、减灾防灾、交通、气象等很多行业场景。比如农业场景,应用包括作物分类识别、估产、长势预测、田地土壤墒情、病虫害防治等十数个具体应用场景。

当然,在实际应用过程中,也会遇到各种问题,比如遥感样本数据集的丰富性和统一性,遥感专属神经网络的持续研究等。随着国家政策的大力支持,加上各方企业的积极探索,未来更多产业应用值得期待。

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