达摩院发布首个遥感AI大模型,让AI下沉到田间地头

来源: 达摩院
    作者: 达摩院        
今日,阿里达摩院发布业内首个遥感AI大模型(AIE-SEG),率先在遥感领域实现了图像分割的任务统一,一个模型即可实现“万物零样本”的快速提取,可识别农田、水域、建筑物等近百种遥感地物分类,还能根据用户的交互式反馈自动调优识别结果。

遥感技术在城市运营、耕地保护、应急救灾等国计民生中应用甚广,遥感AI则可大幅提升数据的利用深度,提供更智能的分析应用,如结合卫星照片与历史气象情况,“算”出某一块农田里作物的长势状况,让种地不再被动,而是更主动地“看天吃饭”。

今日,阿里达摩院发布业内首个遥感AI大模型(AIE-SEG),率先在遥感领域实现了图像分割的任务统一,一个模型即可实现“万物零样本”的快速提取,可识别农田、水域、建筑物等近百种遥感地物分类,还能根据用户的交互式反馈自动调优识别结果。

支持多模态交互,如输入“提取影像中的耕地农田”,会自动识别所选目标

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支持任意地表目标识别,并建立多级语义标签体系

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支持包括卫星与无人机图像的全要素提取

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支持交互式结果修正,如识别“水田”时误把“水域”也提取,可通过人工操作纠偏

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支持通用及多分类变化检测

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该模型在一些特定场景下,对比传统的遥感模型,实例提取的准确率可提升25%,变化检测的准确率可提升30%。基于这些能力,遥感AI大模型提供了“开箱即用”的API调用服务,用户可以根据需求定制不同的遥感AI解译功能,如水体提取、耕地变化监测、光伏识别等。
这将让AI进一步下沉到田间地头,大幅提升灾害防治、自然资源管理、农业估产等遥感应用的分析效率。
山东省国土测绘院与阿里达摩院合作利用遥感AI大模型进行冬小麦长势监测,识别精度达到90%以上,有效提高冬小麦遥感解译的效率,帮助农业管理者更好地预测粮食产量、提升农业生产效益。
国家自然灾害防治研究院也利用该模型进行滑坡和倒塌建筑物的识别,在历史的自然灾害区域遥感图像的测试中,仅需十几分钟即可提取受灾信息,比人工识别提效数十倍,为科学救灾提供高效、精准的遥感分析支持。
AI Earth是达摩院于2022年发布的一站式地球科学云平台,基于深度学习、计算机视觉、地理空间分析等技术积累,提供多源观测数据的云计算分析服务,目前与国内50+高校建立合作,相关技术已应用于水利部、国家气象中心、生态环境部等机构。

责任编辑: 椰子

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