遥感信息在经济活动中的应用越来越广。比如农业领域，其通过远程信息采集，以无接触传播和接受电磁波的方式采集作物长势、生长面积、周边水文环境等信息，集约化、低成本收集数据，让农业生产有据可依，如虎添翼。然而随着遥感数据的种类越来越复杂，数据量也在剧增，对数据分析能力提出了更高要求。另一方面，不同行业、不同时段、不同地域环境下会产生大量不同的数据以及相应的碎片化需求。技术可以怎样发展去应对这样的挑战？5月26日，人工智能平台公司商汤科技SenseTime发布SenseLayers智能遥感解译算法生产及应用平台。该平台基于商汤原创的AI训练框架，面向自然资源、生态环境、水利、农林、交通、灾害等行业，以全流程可视化、零代码的使用体验尽可能地降低使用门槛，为用户赋予自主AI算法生产能力，并通过定制化形式满足海量细分场景的遥感解译任务需求。平台打通了从数据入库、预处理、样本生产、模型训练、智能解译到成果应用的整个链条，全面开启AI智能遥感解译算法生产和应用的自动化、工业化时代。在遥感影像大数据时代，AI技术可显著提升解译工作效率，然而不同行业、不同时段、不同地域环境下大量的碎片化需求，也给AI算法的生产带来严峻挑战。商汤SenseLayers智能遥感解译算法生产及应用平台已先行在多个城市试点应用。在山东寿光市，该平台使客户基于不到个样本的训练集，短时间内即可完成大棚检测模型生产，大大提升了对新地物元素检测的自动化水平，推动寿光蔬菜产业智能化发展。在湖北武汉市，该平台有效助力库塘检测模型的迭代训练，提升解译精度，降低人工二次核查的工作量。此外，该平台还成功助力青岛和上海等城市的智慧城市建设以及城市体检项目，实现违规建筑、市容绿化情况、河湖乱占、乱堆、乱采、乱建监测等专题应用，为城市的发展规划和综合治理提供丰富的量化决策依据。商汤SenseLayers智能遥感解译算法生产及应用平台助力寿光市大棚检测SenseLayers智能遥感解译算法生产及应用平台提供超过种、内置百万级别地物样本的预训练模型，开箱即用。结合简单直观的用户界面，无需AI算法研究员，只需普通GIS（地理信息系统）工程师即可高效开展各类地物分类、目标提取和变化检测等高性能AI解译模型的训练。样本和模型的质量决定了算法的训练效果。通过平台智能化的样本生产和管理工具，用户只需简单几步，就可将收集的原始遥感影像数据和矢量数据批量转化为高质量的训练样本。用户采用平台提供的成熟预训练模型支持在数据匮乏情况下基于小样本开展模型训练，可帮助解决细分场景缺少足够特定样本的难题。此外，通过平台的训练动态监控功能，还可以让模型训练结果所见即所得。+、百万级别地物样本的预训练模型示意在解译过程中，利用平台内置的后处理工具，可进行道路中心线提取、建筑物规则化、通用矢量化、去除小斑块、简化等处理，帮助用户生产更精细、更直观的解译结果。依托平台提供的在线解译系统和云端算力支持，用户可以直接检验全新生产模型的实际应用效果，既可选择继续迭代，进一步提升算法精度，也可直达最终应用，接入最终服务。此外，商汤还将面向自然资源、生态环境、水利、农业、交通、应急管理等行业提供相关的定制开发服务和技术支持，满足不同行业遥感影像的应用需求。遥感影像大数据价值的充分应用，是激发遥感应用创新以及推动智慧城市建设，并最终实现城市可持续发展的关键。商汤SenseLayers智能遥感解译算法生产及应用平台的推出，降低了行业利用遥感影像大数据的成本，提高了数据的利用率，不仅将加速推动智能遥感的规模化应用，更将进一步完善智慧城市的价值链条。(本文来自澎湃新闻，更多原创资讯请下载“澎湃新闻”APP)
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