Alibaba DAMO Academy mengeluarkan model besar AI penderiaan jauh, membolehkan AI untuk terus menembusi bidang

Pada 20 Oktober, Alibaba DAMO Academy mengeluarkan model AI penderiaan jauh berskala besar pertama dalam industri Satu model boleh mengenal pasti tanah ladang, tanaman, bangunan dan objek permukaan lain, membolehkan AI untuk terus menembusi bidang dan meningkatkan pencegahan bencana dan sumber semula jadi. pengurusan. , anggaran hasil pertanian dan aplikasi penderiaan jauh lain, model ini telah dibuka untuk digunakan pada platform awan geosains AI ​​Earth.

Teknologi penderiaan jauh digunakan secara meluas dalam ekonomi negara dan mata pencarian rakyat, seperti operasi bandar, perlindungan tanah ladang, bantuan bencana kecemasan, dll. AI penderiaan jauh boleh meningkatkan kedalaman penggunaan data sedia ada dan analisis yang lebih halus dan tepat keputusan, seperti menggabungkan foto satelit dan Keadaan meteorologi sejarah boleh digunakan untuk "mengira" status pertumbuhan tanaman di sebidang tanah ladang tertentu, supaya pertanian tidak lagi pasif, tetapi lebih proaktif, "bergantung kepada cuaca."

Pada masa lalu, disebabkan oleh skala besar data imej satelit penderiaan jauh dan pengelasan kompleks objek tanah, untuk mengenal pasti objek permukaan yang berbeza, beberapa model penderiaan jauh khusus perlu dilatih secara berasingan, dan satu model mempunyai masalah seperti ketepatan pengecaman yang rendah dan generalisasi yang lemah. Pada April 2023, kertas kerja "Segmen Anything" yang dikeluarkan oleh Meta membawa penglihatan komputer menjadi detik lelaran pantas model besar, dan turut mempromosikan pembangunan AI penderiaan jauh ke arah "satu model menyelesaikan pelbagai tugas".

Model Segmentasi Universal Interpretasi AI Penderiaan Jauh (AIE-SEG) yang dicadangkan oleh DAMO Academy adalah yang pertama untuk merealisasikan tugas bersepadu pembahagian imej dalam bidang penderiaan jauh Satu model dapat merealisasikan pengekstrakan pantas "sifar sampel segala-galanya " dan boleh mengenal pasti Ia boleh mengklasifikasikan hampir seratus jenis objek penderiaan jauh seperti tanah ladang, badan air dan bangunan, dan masih mengekalkan pengecaman ketepatan tinggi walaupun di bawah pemprosesan pelbagai tugas. Ia juga boleh menala hasil pengecaman secara automatik berdasarkan maklum balas interaktif pengguna. Dalam beberapa senario tertentu, berbanding dengan model penderiaan jauh tradisional, ketepatan pengekstrakan contoh boleh ditingkatkan sebanyak 25%, dan ketepatan pengesanan perubahan boleh ditingkatkan sebanyak 30%.

Kapsyen: Model ini menyokong interaksi pelbagai mod Contohnya, jika anda memasukkan "Ekstrak tanah ladang daripada imej", sasaran yang dipilih akan dikenal pasti secara automatik

Berdasarkan keupayaan asas di atas, model besar AI penderiaan jauh. menyediakan "penggunaan luar biasa" "perkhidmatan panggilan API, pengguna boleh menyesuaikan fungsi tafsiran AI penderiaan jauh yang berbeza mengikut keperluan yang berbeza, seperti pengekstrakan air, pemantauan perubahan tanah ladang, pengenalan fotovoltaik, dsb.

Institut Ukur dan Pemetaan Tanah Wilayah Shandong telah bekerjasama dengan Institut Damo dalam bidang tinjauan sumber asli dan perlindungan tanah yang ditanam sejak 2022, menggunakan model AI penderiaan jauh yang besar untuk menjalankan penyelidikan pemantauan pertumbuhan gandum musim sejuk di Wilayah Shandong ketepatan pengenalan mencapai lebih daripada 90%, yang berkesan Ia meningkatkan kecekapan tafsiran penderiaan jauh gandum musim sejuk, membantu pengurus pertanian meramalkan pengeluaran bijirin dengan lebih baik dan meningkatkan kecekapan pengeluaran pertanian.

Institut Pencegahan dan Kawalan Bencana Alam Kebangsaan menggunakan model AI penderiaan jauh yang besar untuk mengenal pasti tanah runtuh dan bangunan runtuh Dalam ujian imej penderiaan jauh kawasan bencana alam yang bersejarah, hanya mengambil masa lebih daripada sepuluh minit untuk mengekstrak maklumat bencana ini. . Berbanding dengan kaedah pengenalan manual Kecekapan meningkat berpuluh kali ganda, memberikan sokongan analisis penderiaan jauh yang cekap dan tepat untuk bantuan bencana saintifik.

Luo Hao, ketua algoritma AI ​​Earth Makmal Teknologi Penglihatan DAMO Academy, berkata bahawa multimodaliti penderiaan jauh adalah satu-satunya cara untuk mempromosikan manusia supaya lebih memahami bumi DAMO Academy akan terus mempromosikan penyelidikan model besar AI penderiaan jauh dan menggunakan AI untuk membantu penerokaan dan aplikasi saintifik.

AI Earth ialah platform awan sains bumi sehenti yang dikeluarkan oleh DAMO Academy pada tahun 2022. Berdasarkan pengumpulan pembelajaran mendalam, penglihatan komputer, analisis geospatial dan teknologi lain, ia menyediakan perkhidmatan analisis pengkomputeran awan untuk data pemerhatian berbilang sumber. Pada masa ini, ia bekerjasama dengan 50 domestik + Universiti telah menjalin kerjasama, dan teknologi berkaitan telah digunakan untuk institusi seperti Kementerian Sumber Air, Pusat Meteorologi Negara, dan Kementerian Ekologi dan Alam Sekitar.

Dilampirkan: Pintu masuk untuk menggunakan model AI penderiaan jauh besar DAMO Academy

https://engine-aiearth.aliyun.com/#/app/aie-seg

Atas ialah kandungan terperinci Alibaba DAMO Academy mengeluarkan model besar AI penderiaan jauh, membolehkan AI untuk terus menembusi bidang. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!