遙感信息在經濟活動中的應用越來越廣。比如農業領域，其通過遠程信息采集，以無接觸傳播和接受電磁波的方式采集作物長勢、生長面積、周邊水文環境等信息，集約化、低成本收集數據，讓農業生產有據可依，如虎添翼。

然而隨著遙感數據的種類越來越復雜，數據量也在劇增，對數據分析能力提出了更高要求。另一方面，不同行業、不同時段、不同地域環境下會產生大量不同的數據以及相應的碎片化需求。技術可以怎樣發展去應對這樣的挑戰？

5月26日，人工智能平臺公司商湯科技SenseTime發布SenseLayers智能遙感解譯算法生產及應用平臺。該平臺基于商湯原創的AI訓練框架，面向自然資源、生態環境、水利、農林、交通、災害等行業，以全流程可視化、零代碼的使用體驗盡可能地降低使用門檻，為用戶賦予自主AI算法生產能力，并通過定制化形式滿足海量細分場景的遙感解譯任務需求。

平臺打通了從數據入庫、預處理、樣本生產、模型訓練、智能解譯到成果應用的整個鏈條，全面開啟AI智能遙感解譯算法生產和應用的自動化、工業化時代。

在遙感影像大數據時代，AI技術可顯著提升解譯工作效率，然而不同行業、不同時段、不同地域環境下大量的碎片化需求，也給AI算法的生產帶來嚴峻挑戰。商湯SenseLayers智能遙感解譯算法生產及應用平臺已先行在多個城市試點應用。

在山東壽光市，該平臺使客戶基于不到1000個樣本的訓練集，短時間內即可完成大棚檢測模型生產，大大提升了對新地物元素檢測的自動化水平，推動壽光蔬菜產業智能化發展。在湖北武漢市，該平臺有效助力庫塘檢測模型的迭代訓練，提升解譯精度，降低人工二次核查的工作量。此外，該平臺還成功助力青島和上海等城市的智慧城市建設以及城市體檢項目，實現違規建筑、市容綠化情況、河湖亂占、亂堆、亂采、亂建監測等專題應用，為城市的發展規劃和綜合治理提供豐富的量化決策依據。

商湯SenseLayers智能遙感解譯算法生產及應用平臺助力壽光市大棚檢測

SenseLayers智能遙感解譯算法生產及應用平臺提供超過150種、內置百萬級別地物樣本的預訓練模型，開箱即用。結合簡單直觀的用戶界面，無需AI算法研究員，只需普通GIS（地理信息系統）工程師即可高效開展各類地物分類、目標提取和變化檢測等高性能AI解譯模型的訓練。

樣本和模型的質量決定了算法的訓練效果。通過平臺智能化的樣本生產和管理工具，用戶只需簡單幾步，就可將收集的原始遙感影像數據和矢量數據批量轉化為高質量的訓練樣本。用戶采用平臺提供的成熟預訓練模型支持在數據匱乏情況下基于小樣本開展模型訓練，可幫助解決細分場景缺少足夠特定樣本的難題。此外，通過平臺的訓練動態監控功能，還可以讓模型訓練結果所見即所得。

150+、百萬級別地物樣本的預訓練模型示意

在解譯過程中，利用平臺內置的后處理工具，可進行道路中心線提取、建筑物規則化、通用矢量化、去除小斑塊、簡化等處理，幫助用戶生產更精細、更直觀的解譯結果。依托平臺提供的在線解譯系統和云端算力支持，用戶可以直接檢驗全新生產模型的實際應用效果，既可選擇繼續迭代，進一步提升算法精度，也可直達最終應用，接入最終服務。此外，商湯還將面向自然資源、生態環境、水利、農業、交通、應急管理等行業提供相關的定制開發服務和技術支持，滿足不同行業遙感影像的應用需求。

遙感影像大數據價值的充分應用，是激發遙感應用創新以及推動智慧城市建設，并最終實現城市可持續發展的關鍵。商湯SenseLayers智能遙感解譯算法生產及應用平臺的推出，降低了行業利用遙感影像大數據的成本，提高了數據的利用率，不僅將加速推動智能遙感的規?；瘧?，更將進一步完善智慧城市的價值鏈條。