提前扑灭|你永远不知道，卫星帮我们挡了多少灾( 三 )
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在中国，卫星遥感技术与AI也在加速融合。
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去年12月，阿里云利用达摩院AI技术发布了遥感AI农业解决方案。农作物在不同生长阶段，会发生一系列周期性微小变化，通过高频遥感卫星图像、高光谱图像等数据源，可以有效监测农作物的生长状况，但人力解读卫星影像耗时长不说，解读水平也存在高低之分。
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而基于阿里云和达摩院的AI方案，农作物品种、长势、收获基本情况的分析准确率，提升至90%以上，极大助力了稳定农业生产。今年7月汛期，AI加持的卫星影像分析再立奇功。原本，抗汛与河道治理，都是通过人工识别卫星遥感图像中的水体、耕地、房屋、堤坝、养殖设施，不利于快速评估灾情。达摩院在1周内紧急升级遥感AI技术，开发出应用于防汛的水体识别算法，将图像分析时长缩短到小时级，有力支持了专家迅速判断灾害程度、划定安全范围并组织有序撤离。
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7月以来，达摩院遥感AI已协助相关部门完成262个临河房屋识别任务、149个水体识别任务，大大提升防汛工作智能化水平。有了这些积累和铺垫，2020云栖大会上，达摩院终于推出了重磅产品——泛自然资源行业AI引擎AI EARTH。AI EARTH的全称是Analytical Insight of Earth，含义就是对地球的洞察与分析。AI EARTH综合运用达摩院视觉AI和深度学习技术，是业界首个实现多源对地观测数据的智能分析的解决方案。
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和传统遥感AI不同，它能融合包括卫星影像、无人机影像、多光谱影像、高光谱影像、实时视频流、气象数据、IoT数据多源地球观测数据，可快速提取地表覆盖现状信息和时空动态变化信息，实现天空地多源数据的智能解译分析，并且拥有比传统遥感方案更高的精度。为自然资源监管、水利河道保护、生态环境监测和农业估产等多个领域提供高效解决方案。
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以大棚监测为例，北京市规划和自然资源委员会使用阿里遥感技术，违章大棚房监测准确率达到90％。此外，遥感应用场景极为丰富和多样，同一解译对象在不同空间、时间维度下差异巨大，AI EARTH通过域自适应等迁移学习技术，大幅提升了AI算法在不同场景下的精度及泛化能力。
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国家卫星气象中心主任杨军等国内卫星遥感行业的专家们曾公开表示，天地空一体化的观测体系是大势所趋。而达摩院这次推出的AI EARTH，恰恰契合了未来对地观测新体系的建设思路，这也意味着人类对地观测的发展已经踏上了新的征程。
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