Lassen Sie KI in die Felder eindringen und große Modelle schlagen ein neues Kapitel in Fernerkundungsanwendungen auf

Lassen Sie KI in die Felder eindringen und nutzen Sie große Modelle, um ein neues Kapitel in Fernerkundungsanwendungen aufzuschlagen

Natürliche Ressourcen wurden lange Zeit als die „erste“ Fernerkundungsindustrie bezeichnet. Mit der rasanten Zunahme der Zahl von Fernerkundungsbildern sind jedoch die Probleme unzureichender Klarheit der Satellitenbilder und unzureichender Interpretationsmöglichkeiten immer deutlicher geworden. Es entstand die „Kombination“ aus „KI + Fernerkundung“ Durch künstliche Intelligenz kann die Nutzungstiefe vorhandener Daten erheblich verbessert und die Übersetzungsfähigkeit von Fernerkundungsinformationen gestärkt werden, um verfeinerte und genauere Ergebnisse zu erzielen . Es liefert noch lebendigere und intuitivere Ergebnisse.

Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz entwickelt sich auch die Fernerkundungstechnologie in eine intelligentere und effizientere Richtung. Welche Art von Funken kann die KI-gestützte Fernerkundungstechnologie also auslösen? Wie wird es die traditionelle Fernerkundungsindustrie „untergraben“? Bitte folgen Sie noch heute „China Science and Technology Information“, um es herauszufinden.

Nur KI kann echte Satellitenfernerkundungsanwendungen realisieren?

Fernerkundungstechnologie wird in der Volkswirtschaft und im Lebensunterhalt der Menschen häufig eingesetzt, beispielsweise für tiefgreifende Anwendungen im städtischen Betrieb, bei der Zählung natürlicher Ressourcen, bei der Vegetationsklassifizierung, bei der Überwachung von Nutzpflanzen und der Umwelt. Was Benutzer, die Fernerkundungstechnologie nutzen, aus Fernerkundungsdaten erhalten möchten, sind tatsächlich Informationen, und dies ist auch der größte Engpass, mit dem Fernerkundungsanwendungen konfrontiert sind: der Engpass von der Datenextraktion und -interpretation bis zur Informationsanwendung. Genauer gesagt lässt sich das Problem wie folgt zusammenfassen: Mangel an präzisen Daten, nicht schnelle Berechnungen und nicht tiefgreifende Analyse.

Immer mehr Menschen beginnen zu erkennen, dass wirklich effektive Satellitenfernerkundungsanwendungen nur durch den Einsatz künstlicher Intelligenztechnologie erreicht werden können. Dann. Die „Kombination“ aus „KI + Fernerkundung“ ist entstanden. Durch künstliche Intelligenz kann die Nutzungstiefe vorhandener Daten erheblich verbessert und die Übersetzungsfähigkeit von Fernerkundungsinformationen gestärkt werden, um verfeinerte und genauere Ergebnisse zu erzielen. und sogar lebendigere und intuitivere Ergebnisse liefern.

Angetrieben durch KI „machen“ Agrarsatelliten „Fotos“ vom Boden im Weltraum. Basierend auf diesen Bilddaten, kombiniert mit meteorologischen Bedingungen usw., „berechnet“ der Algorithmus genau den Wachstumsstatus von Nutzpflanzen und liefert Informationen an lokale Regierungen. , Landwirte als Referenz. Dies ist ein typisches Szenario im Bereich der digitalen Landwirtschaft, das durch KI+Fernerkundung ermöglicht wird. Landwirte müssen nicht mehr passiv „in den Himmel schauen, um zu essen“. Arbeitsmodell, dem Löss und dem Rücken zum Himmel zuzuwenden und in der Lage zu sein, „zu wissen, was man vorhat“, sich zu entspannen.

Tatsächlich bietet KI+-Fernerkundung auch ein breites Spektrum an Anwendungsaussichten, wie z. B. Landbedeckungsklassifizierung, Geländeanalyse, Stadtplanung, landwirtschaftliche Überwachung, Management natürlicher Ressourcen und andere Bereiche.

Das große Fernerkundungsmodell ermöglicht es der KI, in die Felder einzudringen

Als datenintensives Unternehmen reagiert die Fernerkundung sehr sensibel auf die Ausführungseffizienz und die Kosten der Rechenressourcen, von der Interpretation und Analyse umfangreicher Fernerkundungsbilder bis hin zum Training und der Argumentation der zugrunde liegenden KI-Modelle. Insbesondere angesichts der steigenden Nachfrage nach schnellen Reaktions- und hochauflösenden Fernerkundungsanwendungen in verschiedenen Branchen ist die KI-Rechenleistung zu einem großen Hindernis für die Entwicklung der Fernerkundungs-KI geworden. Daher hat dies auch die intensive Entwicklung der KI-Fernerkundungs-Großmodellindustrie angeregt.

Was sind die Vorteile dieses großen Modells? Es vermeidet das Phänomen der „Neuerfindung des Rades“, indem es vorab ein umfangreiches Datentraining anwendet. In der Vergangenheit waren KI-Anwendungen, einschließlich KI + Fernerkundung, ein einziger Innovationsprozess. Um ein bestimmtes Problem in einer Szene zu lösen, musste man, genau wie bei kleinen, „alles noch einmal machen“, ausgehend von grundlegenden Daten und Algorithmen Produktion im Workshop-Stil; jetzt Großes Modell Es scheint, dass Unternehmen oder Entwickler auf der Grundlage vorab trainierter Modelle Anwendungen „produzieren“ können, die für bestimmte Szenarioaufgaben geeignet sind Durch die „industrielle Massenproduktion“ gewöhnlicher Waren können sie qualitativ hochwertige Produkte effizient herstellen. Mit hochwertigen Fernerkundungs-KI-Anwendungen wird die gesamte Branche eine einfache und effiziente Entwicklung erreichen.

Es ist absehbar, dass mit der Paradigmeninnovation, die große KI-Modelle mit sich bringen, die KI-Fernerkundungstechnologie voraussichtlich auch in stärker unterteilte Szenarien in der Agrarindustrie „eintauchen“ wird, und zwar zu geringeren Kosten und höherer Effizienz, was zur Verbesserung der digitalen Agrartechnologie beiträgt Förderung.

Intensive Ankündigungen von Universitäten und Unternehmen, die Zukunft der Branche ist vielversprechend

Aus Sicht der Branchentrends haben immer mehr High-Tech-Unternehmen und wissenschaftliche Forschungseinrichtungen damit begonnen, große KI-Fernerkundungsmodelle zu „erweitern“, einige schrittweise Fortschritte zu erzielen und sie in der Fernerkundungsbranche einzusetzen.

Zum Beispiel basiert das große SenseTime AI-Fernerkundungsmodell auf einem allgemeinen visuellen großen Modell. Es verfügt über hohe Generalisierungsfähigkeiten für verschiedene Landarten, verschiedene Bildtypen, unterschiedliche Bildzeiten und Spektralbänder und verfügt über erweiterte Fähigkeiten zur Interpretation von Landobjekten vergleichbar mit künstlicher Intelligenz. Generativer Patch-Effekt für Anmerkungen. Es wird häufig in den Bereichen Überwachung der Pflanzenbauindustrie, Überwachung der nichtlandwirtschaftlichen Produktion und des Getreideanbaus, der Kontrolle der Ackerlandnutzung, landwirtschaftlicher Kredite und landwirtschaftlicher Versicherungen eingesetzt Das technische Team des Beijing Shengteng Artificial Intelligence Ecological Innovation Center hat das „Aerospace“-Großmodell „Lingmo“ ins Leben gerufen, das in der Lage ist, Fernerkundungsdaten zu verstehen und wiederherzustellen und den gemeinsamen semantischen Raum modalübergreifender Fernerkundungsdaten darzustellen. Zukünftige Anwendungen werden nicht nur auf die dreidimensionale Rekonstruktion und andere Bereiche beschränkt sein, sondern könnten auch auf weitere Branchen wie Land und Ressourcen, Transport, Wasserschutz usw. ausgeweitet werden, wodurch ein vollständiger Lösungssatz für die integrierte Nutzung des Weltraums bereitgestellt wird , Weltraum und Boden; Die Luft- und Raumfahrtambitionen erstellen ein großes visuelles Modell von „Tianquan“ für multimodale Fernerkundungsdaten, das darauf abzielt, die Einschränkungen der Probenannotation und Modellverallgemeinerung im Rahmen des bestehenden Geschäftsmodells „KI + Fernerkundung“ zu lösen zum Aufbau eines integrierten intelligenten Fernerkundungsökosystems aus „Segmentierung, Erkennung und Generierung“, um die nationale Verteidigungssicherheit, Landressourcen, Transport und Wasserschutz sowie viele andere Anwendungsbereiche zu stärken.

Obwohl große KI-Fernerkundungsmodelle viele Vorteile haben, werden sie in zukünftigen industriellen Anwendungen noch vor einigen Herausforderungen stehen. Die schnelle und effiziente Verarbeitung und Analyse riesiger Mengen an Fernerkundungsdaten bleibt ein schwieriges Problem. Darüber hinaus ist auch der Schutz der Sicherheit und Privatsphäre von Fernerkundungsdaten ein Problem, das gelöst werden muss.

Dies erfordert eine weitere Lösung der Probleme der Methoden der künstlichen Intelligenz bei der automatischen Interpretation der Fernerkundung. Es ist notwendig, die Probendatenbank weiter zu erweitern und die Vielfalt und regionale Proben zu erhöhen. Andererseits ist es notwendig, ein tiefgreifendes neuronales Netzwerk zu entwerfen Das Netzwerk ist auf die Fernerkundung spezialisiert, um spektrale Informationen und geowissenschaftliches Wissen zu kombinieren und so schwierige Probleme wie die Klassifizierung physischer geografischer Elemente und Objekte effektiv zu lösen. Dies erfordert zweifellos, dass ich mich auf die Entwicklung der Kerntechnologien und Infrastruktur meines Landes für eine sichere und unabhängige künstliche Intelligenz stütze, wissenschaftliche Innovationsdurchbrüche wie die Forschung zur intelligenten Fernerkundungsinterpretation unterstützt und industriellen ökologischen Wohlstand erreiche.

Kurz gesagt: Mit der kontinuierlichen Verbesserung der Technologie und Rechenleistung der künstlichen Intelligenz sind die Anwendungsaussichten für große Modelle der KI-Fernerkundung immer noch sehr breit. In Zukunft können wir davon ausgehen, dass große KI-Fernerkundungsmodelle in mehr Bereichen eine wichtige Rolle spielen und größere Beiträge zur nachhaltigen Entwicklung der menschlichen Gesellschaft leisten werden.

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