一、整体介绍

2018年以来，天津市测绘院以时空信息工程技术实验室和天津卫星应用中心相关遥感人才为班底，持续开展遥感影像智能解译相关研究。先后设立4项科研课题：《深度学习驱动的高分遥感影像语义级变化检测研究》《基于深度学习的高分辨率影像建筑物自动提取研究》《耕地“非农化”“非粮化”智能遥感解译关键技术研究》《面向深度学习的多源遥感影像解译样本库设计与构建研究》，形成了丰富的科研成果，并与武大联合开发“深度学习智能提取软件”，算力方面公司“两网一中心”有较好的GPU算力资源，同时有良好的存储资源做支撑。

“AI+遥感”技术在研究过程中与生产项目深度结合，将相关技术优势应用到适应的项目中，并关注生产实效。例如注重查全率（召回率），节省作业员“遛图”时间，兼顾准确率，引入置信度的概念，通过不同参数的设定，给图斑“打分”，提高作业员“判读”效率等。目前天测“AI+遥感”技术已经基本具备了“天上看”、“地上查”、“自动算”的智能化遥感监测能力。

 二、三大能力

1.“AI+遥感”目标检测

目标检测可实现对具有共同特征的单个要素的准确提取。关键技术为目标检测算法RSADet网络模型、基于Top K Loss的困难样本挖掘算法、目标边框定位精度提升技术。

 目标检测算法对电塔的提取效果

2.“AI+遥感”地物分类

地物分类可实现对单一要素、多要素的准确分类。关键技术为基于卷积神经网络的语义分割方法、建筑物提取精度提升策略、建筑物边缘规则化、样本数据增强策略、基于序列遥感影像提取图斑出现年代的算法。

 地物分类算法对水域的提取效果

3.“AI+遥感”智能解译样本库

任务驱动的样本库建设，仅从满足场景、目标、像素的具体精准解译要求来建设，立足项目和研究需求快速建立专项的、本地化、工程化的样本库，避免盲目建立普适的大型样本库。通过多年积累，已经形成了一批20余地类、10余年代、多种分辨率的航天、航空、无人机遥感影像的样本库成果。

 “AI+遥感”智能解译样本库

三、应用案例

1.“AI+航空遥感”固体废弃物识别

该应用服务天津农委“农村人居环境整治提升五年行动”需求，利用“AI+航空遥感”固体废弃物识别技术对天津市乡村垃圾进行精准识别，查全率高达98.9%。创新点为引入置信度判定，通过目标检测网络检测阈值的设定为每个图斑置信度赋值，为内业检验人员快速判别图斑提供依据。

 固体废弃物识别流程及效果

2.“AI+航天遥感”农作物细分类

应国务院办公厅发布的关于坚决制止耕地“非农化”“非粮化”行为的通知要求，服务农委粮食功能区动态监测。通过分析作物物候特征，建立多期多通道影像叠加算法，对小麦、水稻、玉米的提取查全率达95%以上，小麦、水稻提取的准确率均超98%，自动提取结果达到人工标绘水平，一定程度可以辅助实际生产。

 天津市三大主粮识别流程及效果

3.“AI+航天遥感”温室大棚识别

应市农委开展全市现存种植业设施农业（温室、大棚）调查摸底工作需求，利用“AI+航天遥感”温室大棚识别技术对全市国土空间进行了温室大棚自动提取，提取出约13万个、近18万亩温室、大棚。在此基础上，相关调查人员通过1:2000地形图、遥感影像等资料进行对比校验，高效、快速地形成天津市种植业设施农业（温室、大棚）调查成果。

 温室、大棚智能识别结果图

4.“AI+航天遥感”舰船识别

为协助河北工业大学开展渤海湾舰船监测，基于2019年度国产GF-1和GF-6卫星遥感数据，利用深度学习技术，采用Mask-RCNN模型，完成了船舶信息上、下半年2期自动识别结果，较全面地掌握了渤海湾海域内船舶的数量、大小和分布等情况。

 渤海湾舰船智能识别

5.“AI+无人机遥感”窨井盖普查

应住建部等6个部门发布的加强窨井盖安全管理的通知要求，利用“AI+无人机遥感”窨井盖普查技术提取市区井盖，提取查全率和准确率均达到98%以上，创新点为影像智能解译拓展了窨井盖材质、形状等属性的智能识别。

 窨井盖普查影像智能解译效果

6.“AI+遥感”其他应用场景

 建筑物自动解译结果

 电塔自动解译结果

 光伏板自动解译结果

 地物多分类结果