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卫星看懂地球?深度学习赋予遥感解译智能大脑!
新闻来源: 泰伯网    发布时间:2017-08-16

日前,四川阿坝州九寨沟县发生7.0级地震,震源深度20千米。四川、重庆、甘肃、陕西等多地震感明显。8月9日,我国新疆博尔塔拉州精河县又发生6.6级地震。地震发生后,各地武警、消防、卫生等部门以及军队已经迅速出动,赶赴灾区响应震后救援工作。


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四川九寨沟震区首张高清卫星遥感影像图

连夜送抵指挥中心

遥感是地理学应用中获取信息的重要现代化手段,从遥感影像上我们可获取包括植被信息、土壤墒情、水质参数、地表温度、海水温度等丰富的信息,地球资源信息的呈现应用在减灾、环保、国土、农业、林业、水利、海洋等各领域。5·12汶川地震中,遥感影像在灾情信息获取、救灾决策和灾害重建中发挥了重要作用。

遥感图像信息提取为救援工作提供判断依据

通常情况下,我们可以利用导航地图在陌生的城市和区域识别路网,去我们想去的地方。可一旦遇到了地震、洪水等灾害,道路会因为灾害的发生中断或无法通行,给救灾工作带来很大不便,灾后路网信息的快速准确提取对于救灾工作的及时有效进行非常关键,通过对灾后遥感影像中道路的识别,提取有价值的信息,可快速从系统上了解到道路和区域的情况,并客观的做出受灾区域交通指南,指导救灾团队出行。

此外,遥感图像中水体信息的提取,可为检测灾区堰塞湖提供判断依据。有了精准、快速的遥感数据解译信息,为灾区定位,人员分流输送,物资分配等提供科学的判断依据。

震前震后变化检测

基于两阶段遥感影像变化的检测,利用图像识别和分析,可判断出场景内两个阶段的变化。在灾区重建的工作部署上,可利用图像识别分析,分别评估震前和震后的情况,从检测结果中看到重建地区和原始地区的区别,比如在震区的某个区域内,检测到原来建筑物和现有建筑物的变化,为灾后重建和场所选址提供依据。

让卫星看懂地球:深度学习多方面提升遥感数据处理、分析能力

基于深度学习技术的SenseRemote遥感影像全自动解译方案,得益于商汤科技在人工智能方面雄厚的技术研发能力和经验积累,多方面提升遥感数据的自动化处理、分析能力。

路网提取

产品化主要体现在道路分割、中心线提取、道路矢量化三方面,针对高速公路、国道、省道、县道以及更为复杂的道路信息进行全自动提取。


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道路中心线产品


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厦门路网更新案例

目标检测

针对高分辨率影像,全自动识别舰船、飞机等人工目标,给出目标的位置信息;针对检测出的飞机目标,进行五个关键点识别,可用于精确计算飞机的长度、翼展和停放朝向。


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飞机检测


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飞机关键点检测


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舰船检测

变化检测

主要针对林地变化图斑提取,基于两期影像进行变化检测,得出检测结果,用于林地/耕地/建筑用地变化检测、执法等场景。


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湖北荆州成像数据变化分析

云雪水检测

云、冰雪、水体像素级解译精度超过99%;能够有效克服白沙、盐碱地、戈壁、裸地、石灰等高反地貌影响;水体检测能够有效区分山体阴影、云阴影等相似地貌。

商汤科技CEO徐立博士曾提出人工智能发展的「三段论」:AI不如人的阶段;AI超越普通人的阶段;AI超越专家产生服务升级的阶段。无论人工智能发展的哪个阶段,终极目的是为人所用,带来行业生产力的提升,并在为人所用的同时带来工作效率的提升,从而更好地服务于人类,解决更多实际问题。

近日,国务院印发《新一代人工智能发展规划》,规划中提到2025年,人工智能基础理论实现重大突破,部分技术与应用达世界领先水平,人工智能成为我国产业升级和经济转型的主要动力,智能社会建设取得积极进展;并提出构建灾害监测预警智能平台。

前方地震灾区仍在紧张救援,我们在为灾区人民祈福的同时,也坚信在计算机视觉技术及更多创新成果的普及下,人工智能将赋予各场景更加成熟稳定的技术支持,并将呈现服务于大众,普惠民生的新常态。