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“地界”大模型助力商汤SenseEarth平台再升级,「AI遥感分析一张图」提效粮食安全监测

2024-05-09
在AI大模型加持下,智能遥感又进化出新能力!


比如,面向农业管理部门农作物种植结构分析需求,提供“耕地种植结构AI遥感分析一张图”,直接给出耕地地块识别、作物识别、非粮要素识别等种植结构分析,实现耕地地块、作物识别、非粮要素识别的自动化、智能化、常态化

相较传统遥感监测方案,无需大规模人工修订和样本标注,实现了大幅降本增效目的,可以为种植管理和相关政10米分辨率哨兵影像水稻识别策制定提供稳定、快速、可靠的数据依据。


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耕地种植结构AI遥感分析一张图


这是实实在在的“新质生产力”。

背后的能力来自于商汤面向遥感领域的商汤“地界”AI遥感大模型基于全新“日日新5.0”基座大模型强大多模态能力,结合多年赋能实践经验,构建了针对农业领域垂直场景的思维链。

AI遥感大模型突破了传统遥感模型泛化能力低的弊端,借助海量样本训练优势,使模型具备了全国不同地形地貌,不同分辨率、谱段、时相影像的泛化适配能力。AI遥感大模型的应用使智能化、自动化、常态化的地物解译成为可能,打破了传统遥感解译成本高、效率低、人为干预多等壁垒。

最新升级的“SenseEarth智能遥感云”平台正是结合大模型技术的通用化和专业化能力,为耕地种植用途管控非农非粮化监测农业普查农业补贴监管农业保险和农业信贷等相关业务提供精准高效的基础数据服务。

耕地地块识别:实现精准农业管理

耕地地块数据是农业遥感监测的基础数据。

商汤“SenseEarth智能遥感云”平台以亚米级高分辨率遥感影像为基础底图,基于“地界”遥感大模型全自动化、智能化提取耕地地块分布和面积数据,无需额外标注样本和人工干预,模型即用即得

以2000平方公里的区县为例,SenseEarth平台仅需8-16个小时即可完成耕地地块的检测和分析,而传统人工目视判读方案则需2个月,效率提升60余倍,在保证数据质量的同时,最大限度提高服务效率,降低服务成本。


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0.8米分辨率遥感影像北方耕地提取效果


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0.8米分辨率遥感影像南方耕地提取效果


作物分布识别:合理调整农作物种植结构,保障粮食安全

农作物种植分布对于农业种植管理、合理优化种植结构、农业种植政策制定等方面都具有重要价值。

商汤“SenseEarth智能遥感云”平台基于“地界”遥感大模型特有的农作物类型智能化识别能力,实现了2米影像的玉米、小麦、水稻检测,以及基于10米影像的玉米、小麦、水稻、大豆、棉花检测能力,能够满足全国的泛化适配要求。

以2000平方公里区县级作物识别为例,SenseEarth平台1小时内即可完成2米级作物识别半小时即可完成10米级作物识别,传统遥感识别方案数天才能完成,效率大幅提升。

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10米分辨率哨兵影像水稻识别


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10米分辨率哨兵影像小麦识别


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10米分辨率哨兵影像玉米识别


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10米分辨率哨兵影像大豆识别


非农非粮要素识别:及时发现非粮地块,落实整改跟进

耕地“非农化”“非粮化”都是事关粮食安全的重大风险因素,尤以“非粮化”的当前影响最为严重。

商汤“SenseEarth智能遥感云”平台“地界”遥感大模型具备全国不同地形、地貌、不同分辨率影像、不同时相影像的泛化适配能力,能够进行园地、大棚、建筑、库塘、道路、建筑工地、林地等40余类地物自动化、智能化检测,无需人工干预。AI遥感大模型有效解决了传统遥感监测方案的低效率、高成本、易错易漏等问题,为非农非粮要素的检测提供了智能化、自动化、常态化的技术选择。

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0.5米分辨率遥感影像建筑识别


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0.5米分辨率遥感影像道路识别


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0.8米分辨率遥感影像库塘识别


商汤“SenseEarth智能遥感云”平台此次全新升级的基于“地界”遥感大模型的“耕地种植结构AI遥感分析一张图”,通过耕地地块识别、作物分布识别和非农非粮要素识别等子模型,为农业遥感技术应用提供了全新视角,为农业农村部门的种植管理和决策提供了高效的监测技术手段,同时也为传统的农业补贴监管、农业保险、农业信贷,以及未来国家农业普查业务等需求提供了革新式的遥感监测手段,全面推动农业可持续发展和粮食安全保障。

基于领先的遥感大模型技术,商汤将继续推动AI在遥感领域的创新和应用,为农业现代化进程提供更加强大的智能支撑。