Biarkan AI tenggelam ke dalam medan dan model besar membuka lembaran baharu dalam aplikasi penderiaan jauh

Biar AI tenggelam ke dalam medan dan model besar membuka lembaran baharu dalam aplikasi penderiaan jauh

Sejak sekian lama, sumber semula jadi telah dipanggil "pertama" dalam industri penderiaan jauh. Walau bagaimanapun, dengan peningkatan pesat dalam bilangan imej penderiaan jauh, masalah kejelasan imej satelit yang tidak mencukupi dan bekalan keupayaan tafsiran yang tidak mencukupi telah menjadi semakin ketara. "Kombinasi" "AI + penderiaan jauh" terwujud Melalui kecerdasan buatan, kedalaman penggunaan data sedia ada boleh dipertingkatkan dengan banyak, dan keupayaan untuk menterjemah maklumat penderiaan jauh boleh dipertingkatkan untuk menghasilkan lebih halus dan lebih baik. maklumat yang tepat. Hasilnya adalah lebih intuitif.

Dengan kemajuan berterusan teknologi kecerdasan buatan, teknologi penderiaan jauh juga berkembang ke arah yang lebih pintar dan lebih cekap. Jadi, apakah jenis percikan yang boleh dicipta oleh teknologi penderiaan jauh berdaya AI? Bagaimanakah ia akan "menumbangkan" industri penderiaan jauh tradisional? Hari ini, sila ikuti "Maklumat Sains dan Teknologi China" untuk mengetahui.

Hanya AI boleh merealisasikan aplikasi penderiaan jauh satelit sebenar?

Teknologi penderiaan jauh digunakan secara meluas dalam ekonomi negara dan kehidupan rakyat, seperti aplikasi mendalam dalam operasi bandar, banci sumber asli, klasifikasi tumbuh-tumbuhan, pemantauan tanaman dan pemantauan alam sekitar. Perkara yang ingin diperoleh pengguna yang menggunakan teknologi penderiaan jauh daripada data penderiaan jauh sebenarnya adalah maklumat, dan ini juga merupakan kesesakan terbesar yang dihadapi oleh aplikasi penderiaan jauh: kesesakan daripada pengekstrakan data dan tafsiran kepada aplikasi maklumat. Secara lebih khusus, masalah itu boleh diringkaskan sebagai kekurangan data yang tepat, pengiraan tidak cukup pantas, dan analisis tidak cukup mendalam.

Semakin ramai orang mula menyedari bahawa aplikasi penderiaan jauh satelit yang benar-benar berkesan hanya boleh dicapai dengan bergantung pada teknologi kecerdasan buatan. kemudian. "Kombinasi" "AI + penderiaan jauh" muncul mengikut keperluan masa Melalui kecerdasan buatan, kedalaman penggunaan data sedia ada boleh dipertingkatkan dengan banyak, dan keupayaan untuk menterjemah maklumat penderiaan jauh boleh dipertingkatkan untuk menghasilkan lebih halus dan tepat. hasil, malah Berikan hasil yang lebih jelas dan intuitif.

Dengan pemerkasaan AI, satelit pertanian "mengambil" "foto" tanah di angkasa lepas Berdasarkan data imej ini, digabungkan dengan keadaan meteorologi, dsb., algoritma "mengira" status pertumbuhan dengan tepat. tanaman , menyediakan rujukan untuk kerajaan tempatan dan petani. Ini adalah senario biasa dalam bidang pertanian digital yang diperkasakan oleh AI+penderiaan jauh Petani tidak perlu lagi "memandang ke langit dan makan". mod kerja keras menghadapi loess dan kembali ke langit, dan dapat "dalam hati anda" "Ada rekod" dan berehat.

Malah, Penderiaan jauh AI+ juga mempunyai pelbagai prospek aplikasi, seperti klasifikasi tutupan tanah, analisis rupa bumi, perancangan bandar, pemantauan pertanian, pengurusan sumber asli dan bidang lain.

Model besar penderiaan jauh membolehkan AI tenggelam ke dalam medan

Sebagai perniagaan intensif data, penderiaan jauh sangat sensitif terhadap kecekapan pelaksanaan dan kos sumber pengkomputeran, daripada tafsiran dan analisis imej penderiaan jauh besar-besaran kepada latihan dan penaakulan model AI yang mendasari. Terutama dengan peningkatan permintaan untuk tindak balas pantas dan aplikasi penderiaan jauh resolusi tinggi dalam pelbagai industri, kuasa pengkomputeran AI telah menjadi penghalang utama kepada pembangunan AI penderiaan jauh. Oleh itu, ini juga telah merangsang pembangunan intensif industri model besar penginderaan jauh AI.

Apakah kelebihan model besar ini? Ia mengelakkan fenomena "mencipta semula roda" dengan menggunakan data berskala besar pra-latihan. Pada masa lalu, aplikasi AI, termasuk AI + penderiaan jauh, adalah satu proses inovasi Setiap kali untuk menyelesaikan masalah tertentu dalam adegan, anda perlu memulakan "semula" daripada data asas dan algoritma, sama seperti gaya bengkel kecil. pengeluaran; kini, berskala besar Kemunculan model, berdasarkan keupayaan umum, syarikat atau pembangun boleh "menghasilkan" aplikasi yang layak untuk tugasan senario tertentu dengan menyempurnakan berdasarkan model pra-latihan, sama seperti "pengeluaran besar-besaran industri" komoditi biasa, cekap Dengan menghasilkan aplikasi AI penderiaan jauh berkualiti tinggi, seluruh bidang akan mencapai pembangunan yang mudah dan cekap.

Adalah dapat dijangka bahawa dengan inovasi paradigma yang dibawa oleh model AI yang besar, teknologi penderiaan jauh AI juga dijangka "tenggelam" ke dalam senario yang lebih terbahagi dalam industri pertanian pada kos yang lebih rendah dan kecekapan yang lebih tinggi, membantu teknologi pertanian Digital naik taraf dan promosi.

Pengumuman intensif oleh universiti dan perusahaan menunjukkan bahawa masa depan industri itu menjanjikan

Dari sudut dinamik industri, semakin banyak syarikat berteknologi tinggi dan institusi penyelidikan saintifik telah mula "meningkatkan" model penderiaan jauh AI yang besar, dan telah membuat beberapa kemajuan berperingkat dan menggunakannya dalam industri penderiaan jauh.

Sebagai contoh, model besar penderiaan jauh AI Shangtang adalah berdasarkan model besar visual umum Ia mempunyai keupayaan generalisasi yang tinggi untuk spesies tanah yang berbeza, jenis imej yang berbeza, masa imej yang berbeza dan jalur spektrum, serta mempunyai keupayaan tafsiran objek darat yang lebih maju. dan Kesan tampalan generatif adalah setanding dengan anotasi manual. Ia telah digunakan secara meluas dalam bidang pemantauan industri tanaman, pemantauan bukan pertanian dan bukan bijirin, kawalan penggunaan tanah yang ditanam, kredit berkaitan pertanian, dan insurans berkaitan pertanian Institut Inovasi Maklumat Aeroangkasa Akademi Sains China dan pasukan teknikal Pusat Inovasi Ekologi Kecerdasan Buatan Beijing Shengteng melancarkan model besar "Aeroangkasa "Lingmo" mempunyai keupayaan untuk memahami dan memulihkan data penderiaan jauh, dan boleh mewakili ruang semantik biasa bagi data penderiaan jauh silang mod. Aplikasi masa hadapan bukan sahaja terhad kepada pembinaan semula tiga dimensi dan bidang lain, tetapi boleh diperluaskan lagi kepada lebih banyak industri seperti tanah dan sumber, pengangkutan, pemeliharaan air, dll., menyediakan satu set penyelesaian lengkap untuk aplikasi bersepadu ruang. , angkasa lepas dan tanah; cita-cita aeroangkasa mencipta model visual besar "Tianquan" untuk data penderiaan jauh berbilang mod bertujuan untuk menyelesaikan batasan anotasi sampel dan generalisasi model di bawah model perniagaan "AI + remote sensing" sedia ada, dan komited untuk membina ekosistem penderiaan jauh pintar bersepadu bagi "segmentasi, pengesanan dan penjanaan" untuk memperkasakan keselamatan pertahanan negara, sumber Tanah, pengangkutan dan pemuliharaan air dan banyak bidang aplikasi lain.

Walaupun model besar penderiaan jauh AI mempunyai banyak kelebihan, mereka masih akan menghadapi beberapa cabaran dalam aplikasi perindustrian masa hadapan. Memproses dan menganalisis sejumlah besar data penderiaan jauh dengan cepat dan cekap kekal sebagai masalah yang sukar. Selain itu, cara melindungi keselamatan dan privasi data penderiaan jauh juga merupakan masalah yang perlu diselesaikan.

Ini memerlukan penyelesaian lanjut masalah kaedah kecerdasan buatan dalam tafsiran automatik penderiaan jauh adalah perlu untuk terus mengembangkan pangkalan data sampel dan meningkatkan kepelbagaian dan sampel serantau, sebaliknya, adalah perlu untuk mereka bentuk pembelajaran yang mendalam rangkaian saraf khusus untuk penderiaan jauh Menyepadukan maklumat spektrum dan pengetahuan geosains ke dalam rangkaian membolehkannya menyelesaikan masalah sukar seperti pengelasan unsur geografi fizikal dan objek dengan berkesan. Ini sudah pasti memerlukan bergantung pada pembangunan teknologi dan infrastruktur teras negara saya untuk kecerdasan buatan yang selamat dan bebas, membantu penemuan inovasi penyelidikan saintifik seperti penyelidikan tafsiran penderiaan jauh pintar, dan mencapai kemakmuran ekologi industri.

Ringkasnya, Dengan peningkatan berterusan teknologi kecerdasan buatan dan kuasa pengkomputeran, prospek aplikasi model besar penderiaan jauh AI masih sangat luas. Pada masa hadapan, kami boleh menjangkakan model penderiaan jauh AI berskala besar memainkan peranan penting dalam lebih banyak bidang dan memberi sumbangan yang lebih besar kepada pembangunan mampan masyarakat manusia.

Atas ialah kandungan terperinci Biarkan AI tenggelam ke dalam medan dan model besar membuka lembaran baharu dalam aplikasi penderiaan jauh. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!