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策制定提供稳定、快速、可靠的数据依据。
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。
0.8米分辨率遥感影像北方耕地提取效果
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。
10米分辨率哨兵影像水稻识别
10米分辨率哨兵影像小麦识别
10米分辨率哨兵影像玉米识别
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。
0.5米分辨率遥感影像建筑识别
0.5米分辨率遥感影像道路识别
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。
（来源：商汤科技）
