遥感影像的AI全链路处理模式 GEOVIS iBrain空天大数据智能解译平台利用人工智能+遥感大数据技术自动化全链路处理，将地理空间大数据、人工智能模型生产，人工智能遥感解译，人工辅助生产，智能检索等业务融合于统一流程中，形成AI闭环，形成完整而强大的GEOVIS生态系统，构建完整的业务应用。地物目标的多场景、大范围快速解译 ...
事实上，顺应“AI+遥感”的时代机遇，很多传统行业的数字化转型，对“AI+遥感”的能力有不同程度的需求，但无论是AI技术还是遥感技术，对很多行业来说都是可望而不可及。“秦岭·西电遥感脑”，已经针对多模态、不同区域、不同场景遥感数据特性，建立多样化的自学习机制，通过提升方法模型泛化能力，提高大范围自然场...
灾害防治 遥感AI大模型可以快速识别灾区内的受灾情况,为救援团队提供准确的信息支持。例如,在地震、洪涝等灾害发生后,该模型可以通过分析遥感图像迅速掌握灾区内的道路损毁、桥梁断裂、房屋倒塌等情况,为救援团队提供最佳的行进路线和救援方案。 自然资源管理 遥感AI大模型可以为自然资源管理部门提供全面的数据支持。例如,...
信息技术的迅速发展也给遥感产业带来了更好的发展机遇,极大地激发了遥感应用的创新,为当前行业面临的痛点构建了数字化的解决方案,让数据的处理更加高效,让数据价值被更好地利用。 AI遥感:普惠社会与商业 当下,卫星遥感与数字地球是对全人类具有普惠意义的技术。此前,卫星遥感更多被用于气象、农业、林业、救灾等国家社...
AI在遥感监测中的应用案例 AI技术在遥感监测中的应用案例日益增多。例如，商汤科技发布的SenseEarth 3.0智能遥感云平台，通过AI遥感大模型，提供了包括地物分类、变化检测、目标识别等多种智能遥感分析工具，服务于自然资源、农业、金融、新能源、环保等多个行业。此外，中国测绘科学研究院发布的遥感影像人机协同智能解译...
随着人工智能的发展和落地应用,以地理空间大数据为基础,利用人工智能技术对遥感数据智能分析与解译成为未来发展趋势。本文以遥感数据转化过程中对观测对象的整体观测、分析解译与规律挖掘为主线,通过综合国内外文献和相关报道,梳理了该领域在遥感数据精准处理、遥感数据时空处理与分析、遥感目标要素分类识别、遥感数据关联挖掘...
AI、目标检测、深度学习 遥感学报NRSB 图片来源于网络 遥感技术已在环境监测、地质灾害检测和城市规划等领域展现重要的应用价值。伴随着人工智能技术近年来的蓬勃发展,将人工智能赋能遥感技术,贯穿遥感数据采集、处理分析到应用的全链路,实现人工智能与遥感技术的颠覆...
遥感大模型让AI下沉到田间地头 作为数据密集型业务,遥感从海量遥感影像图片的解译分析,到背后AI模型的训练和推理,对计算资源的执行效率和成本开支都非常敏感。特别是随着各行各业对快速响应、高分辨率类遥感应用需求的增加,AI算力愈发成为遥感AI发展的“拦路虎...
4月24日，吉林长光卫星技术股份有限公司宣布“吉林一号网”正式上线，成为国内首个“遥感+AI”APP。据悉，“吉林一号网”由长光卫星科研团队历时一年打造。团队结合了深度学习数据挖掘、遥感和图像处理等技术，使该款APP能够自动化、智能化地解译高分辨率遥感数据，轻松实现地物分类、目标提取、变化检测等多项功能。另外...
“AI+遥感”协同监测 通过获取的高空间分辨率卫星遥感影像数据、低空无人机影像数据,应用天枢平台的变化检测模型,实现对两期影像区域林业小班变化情况进行自动检测提取。 监测的目标有2个:①通过两期或多时相影像数据的比较,确定林业小班变化的地理位置;②确定变化的数量与规模。