10月20日消息,阿里達摩院發(fā)布業(yè)內首個遙感AI大模型,一個模型即可識別農田、農作物、建筑等地表萬物,讓AI進一步下沉到田間地頭,大幅提升災害防治、自然資源管理、農業(yè)估產等遙感應用的分析效率,該模型已在AI Earth地球科學云平臺開放使用。
遙感技術在城市運營、耕地保護、應急救災等國計民生中的應用甚廣,遙感AI則可以大幅提升既有數(shù)據(jù)的利用深度,輸出更精細化、更準確的分析結果,如結合衛(wèi)星照片與歷史氣象情況,“算”出某一塊農田里作物的長勢狀況,讓種地不再被動,而是更主動地“看天吃飯”。
以往,由于遙感衛(wèi)星的影像數(shù)據(jù)規(guī)模巨大、地物分類復雜,要識別不同的地表物體,需要分別訓練多個專用的遙感模型,且單個模型存在識別準確率低、泛化性差等問題。2023年4月,Meta發(fā)布的論文《Segment Anything》讓計算機視覺進入快速迭代的大模型時刻,也推動遙感AI朝著“一個模型解決多個任務”的方向發(fā)展。
達摩院此次提出的遙感AI解譯通用分割模型(AIE-SEG),率先在遙感領域實現(xiàn)了圖像分割的任務統(tǒng)一,一個模型即可實現(xiàn)“萬物零樣本”的快速提取,可識別農田、水域、建筑物等近百種遙感地物分類,且多項任務處理下依舊保持高精度的識別,還能根據(jù)用戶的交互式反饋自動調優(yōu)識別結果。在一些特定場景下,對比傳統(tǒng)的遙感模型,實例提取的準確率可提升25%,變化檢測的準確率可提升30%。
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