让遥感影像插上智慧的翅膀

卫星遥感对地监测具有实时、快速、覆盖范围广、周期性强等特点，遥感技术已经成为地表覆盖变化监测、地表物类识别的重要性技术手段。在国土、水利、农业等领域得到了广泛应用，取得了大量应用成果。但是长期以来，遥感影像地类识别和图斑扰动分析，一直采用人机交互的传统方式，效率低下，造成了大量人力资源的浪费，而且受影像质量、人员素质、标准缺乏等因素影响，解译质量也是参差不齐。

北科博研公司从2008年开始承担电子政务类项目，在水利、林草业、交通等领域不断涉及到遥感影像应用，随着影像质量越来越高，周期越来越小，应用成果越来越多，效果越来越显著。但是上述效率和质量问题也一直困扰着技术团队。从2015年开始，成立AI及大数据研发中心，投入了大量人力物力，通过五年的不断摸索和努力，借鉴国内外先进算法和技术，基于实际应用，在2020年初推出了“智能遥感解译平台”。

北科博研“智能遥感解译平台”主要解决了两方面的问题：一个是地类识别，用户可以通过多边型圈选或者按行政区划选定目标区域，数秒之内，就能实时获得选定图像区域的解译结果，水库、河流、农田、森林、草地、灌木、水、建筑、荒地等十几种类型都直观可见，并形成分类和占比列表。如下图所示：

智能解译平台地类识别及入库演示

二是不同时期遥感影像图斑扰动识别，可通过栅格和行政区划，在比较短的时间内，在指定区域内实现两幅影像的图斑变化数量，同时可以选定按照图斑大小解译，同时根据地类识别的功能，对扰动类型进行初步判定，大大提高了图斑扰动解译效率。如下图所示：

人工智能扰动图斑解译效果

当前，“智能遥感解译平台”在宁夏、湖南等省水土保持监测和监督中得到了实际应用，于水土保持7因子水土流失计算和生产建设项目监管遥感解译中发挥了重要作用，极大提高了生产效率。在软件操作过程中持续的完善，机器学习量不断加强，算法逐步优化，功能和性能都得到了极大的提升。同时，随着无人机的广泛应用和遥感影像质量的不断提升，“智能遥感解译平台”在河湖清四乱和库区智慧化管理项目建设中，得到了充分应用，取得了显著成效。