去年12月至今，一些科研院所和商业航天公司陆续推出人工智能遥感大模型，引发业内关注。
中国科学院长春光学精密机器与物理研究所图像部主任孙海江说，遥感卫星影像广泛运用于农林生产、环境监测、聪慧城市、地理测绘、地皮方案等领域。随着卫星规模增大，环球每天获取的不雅观测数据已经开始以Pb量级测算。传统手动、单一领域的遥感信息提取方法难以适应海量遥感数据的快速解译。并且，由于卫星遥感数据的分外性，其涵盖了大量的地理、气候、环境等多元信息。这些信息的高效利用也须要强大的数据处理能力和特色提取技能予以支撑。
人工智能技能的兴起，让行业迎来变革。“以大数据和人工智能技能相结合的遥感大模型，推动了多元遥感数据的提取与识别技能发展。”孙海江说。
长光卫星技能株式会社农林领域运用卖力人曲春梅以农作物定损举例，遥感卫星拍摄农作物后，须要经历人工标注指定例模，通过卫星遥感光谱剖析技能判断识别，经由模型打算剖析等过程。全体过程比人工查勘定损效率高，但依旧须要人工在地物分割、边界精确等方面进行大量操作。
人工智能技能改变了这些现状。人工智能遥感技能是指通过对遥感卫星影像数据的深度剖析和学习，实现自动化识别分类地表特色，提高数据处理的效率和解译的准确性。目前该技能有两种实现办法，一种是卫星上增加人工智能模块，相称于为卫星装上一个拥有数据解译能力的智能大脑；另一种是地面建立人工智能大模型，基于深度学习智能处理遥感卫星影像。
“人工智能可以取代人力勾绘农作物地块，快速完成耕地识别，事情效率比较人工作业提升数十倍。”曲春梅说。
人工智能与遥感技能结合后，还可以履行目标识别和变革检测等功能。试想，让远在苍穹的卫星“关注”一座大型工厂的培植。培植期间，无论是施工场地的大型机器运动轨迹，还是施工进展，都能被捕捉记录。比拟多日的施工数据，人工智能遥感技能还能自动剖析当地施工是否完成既定操持，嫡还需再追赶哪些进度等。
通过高分遥感数据监测城市发展，有效辅导城市方案和管理，实现交通流量监测、城市绿化覆盖评估等。通过监测作物成长状况，辅导农业生产与管理，提高作物产量和品质。监测森林覆盖变革、水体污染等，为环境保护供应科学依据……细数人工智能遥感技能的浸染，长光卫星技能株式会社市场经理马鉷滔滔不绝。
谈及未来发展，孙海江也充满期待。在他看来，我国在星上智能处理和地面遥感AI大模型技能上同步发力，推进人工智能遥感技能发展，太空中的卫星将变得越来越“聪明”。（孟含琪）
来源： 新华网