用AI識別帝都、魔都，「智能遙感解譯」提升城市精細化管理

1979年至2019年，上海世博會園區用地的道路、建築、工地、綠地和水體有哪些變化？今天上午舉行的2019世界人工智慧大會「智煥新動能」主題論壇上，商湯科技聯合創始人、首席執行官徐立展示了智能遙感解譯技術的價值——傳統的人工目視解譯耗時耗力，半自動化軟體解譯則準確率有限，如今用深度學習這種人工智慧技術識別遙感圖像，將給遙感行業帶來一場革命。

公眾可登錄我國首個在線智能遙感解譯平台「感知地球」（rs.sensetime.com），體驗人工智慧對北京、上海遙感圖像的識別，包括道路、船舶、用地分類檢測以及一段時間的城市變化監測。

雲雪識別率超過專業人員

遙感泛指所有遠距離探測，人造衛星、飛機等飛行器搭載的儀器對地球表面進行遙測，可獲得大量遙感數據。來自Pixalytics公司的數據顯示：2016年至今，全球已發射並處於工作狀態的對地觀測衛星數量大幅增長，從2016年的374顆增至2019年的710顆。這必然使對地觀測圖像激增，隨之而來的是衛星遙感數據分析市場的擴大。據衛星諮詢公司NSR預測，到2027年，全球衛星數據分析市場總額將達到181億美元。

這麼多的數據、這麼大的市場，給人工智慧賦能遙感行業帶來了機遇。商湯科技遙感事業部總經理張琳介紹，傳統的遙感圖像解譯方法是人工目視和半自動化軟體。前者是指專業人員標註圖像上的各種地物，標註完一幅圖通常需要一周左右；後者是用軟體對圖像進行定量分析，其準確率提升已遇到瓶頸，因為這類定量分析軟體不夠智能，識別地物的準確率不會超過專業人員。

隨著深度學習演算法的興起，人工智慧已在人臉識別、圍棋等領域超越人類。在遙感圖像解譯領域，深度學習系統也有望做到這一點。目前，商湯科技在雲雪檢測這個遙感解譯環節超越了人類，準確率比專業人員高1.5個百分點。「在衛星遙感圖像中，雲和雪比較難區分。通過大數據訓練和專用演算法開發，商湯遙感平台對雲和雪的識別率超過96%。」

由於地物種類繁多，讓人工智慧系統識別遙感圖像的難度很高。研發團隊需要不斷地對系統進行各種數據的訓練，並開發出遙感專用的一系列演算法模型。例如，商湯遙感事業部正在與水利部門合作，讓系統學習識別河道周圍的水土擾動變化斑塊。對於這種斑塊，監測人員往往會漏檢很多。人工智慧系統的漏檢率則很低，它會把所有疑似斑塊都檢測出來，隨後讓工作人員一一識別，成為他們的得力助手。

人工智慧催生遙感新應用

為了讓公眾對智能遙感解譯有直觀了解，商湯科技上個月發布了「感知地球」（SenseEarth）網路平台。輸入相應網址後，你就能看到北京和上海的衛星遙感地圖。地圖上有一個框，可以用滑鼠進行縮放。用這個框選定北京或上海的一個區域後，點擊「道路檢測」或「船舶檢測」圖標，地圖上就會出現紅色記號標註的密集路網和一艘艘船隻；點擊「用地分類」圖標，地圖上則會出現多種顏色的區域，分別對應耕地、林地、草地、濕地、水體、不透水層等10類用地；點擊「變化監測」，再選擇兩個年份和月份，你會看到地圖上出現了一個個用紅線划出的小區域，那裡就是遙感圖像發生變化的區域，反映了城市變遷的點點滴滴。

智能遙感城市解譯平台的問世，讓城市精細化管理多了「天眼神器」，可與布設在地表的攝像頭等感測器組成天地一體化感知網路。在上海市經信委支持下，商湯科技正在與上海水務、住建、測繪等多個部門商談合作，謀劃這一新的人工智慧應用場景。「我們和商業衛星公司合作，獲得的上海遙感圖像每天更新，解析度為3米。人工智慧的快速解譯功能，可以幫助政府部門開展一系列精細化管理工作。」張琳舉例說，對城市河湖水面面積的監測可依靠「AI天眼」，搭建違章建築的行為也會被它及時察覺。

通過人工智慧賦能，遙感圖像的解譯周期將大幅縮短，從而催生一些新的遙感應用。例如在金融行業，智能遙感解譯能獲取鐵礦石等大宗商品的港口運輸、部分開採信息，使業內人士對其現貨量有更準確的了解，從而對期貨漲跌作出預測。在農業和保險行業，保險公司可根據智能解譯農作物遙感圖像的數據，更精準地開展承保、災害預警、核保業務。在電力和石油行業，智能遙感解譯有望與無人機巡線結合，以更低的成本排查電力線路、石油管道的故障和隱患。

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！