极客网·极客访谈（朱飞）5月22日在遥远的太空给地球“拍照”，通过技术手段对“照片”进行解译和分析，就能够定格地球上各种事物的形态与分布，感知地质、地貌、土壤、植被、水文、人工构筑物等不同特征，识别它们在一定时间周期内的关联和变化，从而为自然资源保护、农业农村建设、生态环境治理等提供依据。

这就是有地球“天眼”之称的遥感技术。

当前，遥感领域已进入小时级快速响应和亚米级遥感观测的新时代，遥感影像蕴含的数据信息越来越丰富，可挖掘的应用价值也越来越大。因此，传统人工解译或低自动化的方式难以满足海量数据快速处理、敏捷应用的行业需求，解译能力供给不足、计算成本高企等问题日益凸显。

(相关资料图)

这些在遥感应用中面临的问题，正是人工智能的强项所在。然而，在遥感+AI的发展中，通用的AI深度学习框架在处理具有大场景、多通道、多维度信息的遥感数据时并不得心应手，通用的计算机视觉（CV）等深度学习网络算法模型并不能很好地“消化”这些特殊影像，充分提取遥感信息，释放数据价值。换句话说，AI在遥感领域也遭遇了“不懂行”难题。

如何破局？极客网对话中科星图空间技术有限公司（以下简称“星图空间”）高级副总裁王一，以及武汉汉达瑞科技有限公司（以下简称“汉达瑞”）副总经理易学武，看头部遥感“懂行人”如何以产业集群的力量推动遥感影像智能解译方案创新及应用落地，书写遥感+AI发展的新范式。

算法调优，全场景AI框架让遥感AI模型开发事半功倍

遥感影像蕴含丰富的光谱、辐射、纹理和语义等信息，与自然图像存在较大区别。要将AI深度学习在计算机视觉等领域取得的突破性进展“平移”到遥感领域，就需要根据行业特性开发算法模型。

去年6月，星图空间GEOVIS iBrain空天大数据智能解译平台与昇腾AI基础软硬件平台完成全面适配。在广西贵港智慧城市建设项目中，基于GEOVIS iBrian空天大数据智能解译平台，利用遥感技术对重点区域建筑物进行自动化解译识别与违建判别，实现了更及时和准确的快速信息检测，为政府相关部门提供可靠的治理依据。

星图空间高级副总裁王一告诉极客网，“我们非常看中昇腾的全栈能力，在针对遥感图像中自动化快速解译地物、目标等要素边界及时空变化信息等能力进行优化时，通过底层Atlas硬件+中间层MindSpore AI框架+上层MindX等应用套件这一套相匹配的产品组合，可以最大程度的发挥我们算法自动化、智能化、批量化的解译优势。”

今年1月，汉达瑞中标广东省自然资源一体化服务数据层AI遥感影像解译及应用开发服务项目，该项目基于鲲鹏+昇腾+openEuler的国产化软硬件环境建设，可以实现快速高效的模型训练、推理处理、图像识别等工作，提供更可靠、更高性能、更智能的遥感监测行业数据智能识别、提取、分类、监测能力，助力时空数据治理与一体化管理服务应用的快速落地。

汉达瑞副总经理易学武表示，“在遥感这样的关键性产业，国家及一些重要单位对国产化的要求比较高。基于昇腾AI高性能基础架构，我们将自身在算法、模型方面的特点释放，结合遥感特性对AI模型和算法做了很好的优化，实现了从资源图像理解向遥感图像理解的转变，在对客户千万级的样本管理和模型训练中取得良好效果，在满足国产化需求的同时，实现了性能上的全面提升。”

算力普惠，公共算力服务平台让遥感AI应用降本增效

遥感作为数据密集型业务，从海量遥感影像图片的解译分析，到背后AI模型的训练和推理，对计算资源的执行效率和成本开支都非常敏感。特别是随着各行各业对快速响应、高分辨率类遥感应用需求的增加，AI算力愈发成为遥感AI发展的“拦路虎”。

当前，全国超二十家城市已上线人工智能计算中心（AICC），帮助企业解决算力资源调用难题。星图空间和汉达瑞都选择了本地AICC来提供算力支持。

星图空间是西安未来人工智能计算中心首批合作伙伴之一，王一介绍到，“在模型的训练阶段需要大算力支撑，在部署阶段只需要根据不同场景增量数据做训练调优，这时候大量的算力就可以释放掉了。但在传统模式下，企业需要自行购买AI算力，昂贵的算力在很大程度上提高了企业的入行门槛，相比而言，AICC的租用模式就更加灵活。”

易学武也指出，AI深度学习对算力资源有很大的依赖，传统各事业单位自建基础设施的模式不再适用，单纯为一个项目的生产需要去购置算力资源也不太现实。比如在自然资源项目中，客户希望将AI作为整个计算资源的基础底座，服务省市区县多个部门及开发单位，这就需要对计算资源进行灵活自动的调配。我们与武汉人工智能计算中心的合作，同时利用昇腾AI提供的MindX工具，能够根据业务需求智能调度分配计算资源，最大化实现算力的高效利用。

拥抱大模型时代，迎接AI+遥感领域的“智能涌现”

当算法优化和AI算力不再是瓶颈，遥感影像AI解译平台便打通了从数据入库、预处理、样本生产、样本管理、模型训练、智能解译到成果应用的完整链条，推动AI智能遥感解译进入从算法生产到算法应用的自动化、智能化时代，从而实现规模化、工业化的遥感影像处理及应用。

而随着应用的深入，具备优秀泛化能力、能够进一步降低AI开发与应用门槛的大模型，已经成为行业共识。

星图空间基于自研大模型，利用昇腾AI提供的调优算法，针对不同场景进行应用孵化。在广西贵港智慧城市建设项目中，以往作业员通过卷帘对比的方式，纯人工一天只能查看300多平方公里，现在基于单机自动化一天就能够提取及比对10余万平方公里，大大提高了用户的作业效率；同时，算法精度和数据质量能够满足监测要求，综合查全率达到90%以上，建筑物提取边缘规整且吻合度高，方便进一步加工利用。目前该平台已经落地自然资源、地表覆被监测、智慧执法监测、特种领域目标监测、双碳环保监测等需求场景。

汉达瑞选择了另一条路径。2021年12月，该公司加入智能遥感开源生态联盟，与武汉大学、华为等合作，基于昇腾AI和全球首个遥感影像智能解译专用框架武汉.LuoJiaNet进行方案改造和适配，对高分辨率建筑物、道路、水系、耕地、林地等遥感影像的解译精度达到了90%以上。去年7月，汉达瑞进一步将能力集成在自然资源大脑的平台上，推动地理空间规划、耕地保护、生态修复、应急救援等自然资源业务场景的数智化转型。

写在最后：

每一次技术水平的变革，都会带来社会生产力的飞跃。AI改变遥感，昇腾改变AI。当更多的“懂行人”集结起来，合力打通AI+遥感从科研创新到产业落地的路径，必将引领AI+遥感融合发展新范式，加速释放遥感大模型时代每一个像元的价值！

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