众所周知，人工智能是近年来最具突破性的前沿技术，尤其在计算机视觉领域的科研创新和应用落地方面取得跨越式发展。
在这一时期，遥感也迅速成长为一门实用的、先进的空间探测技术，我国通过十几年来大规模入轨的遥感卫星，形成了全天候、全球覆盖的对地观测能力，遥感信息在经济活动中的应用也越来越广。
将遥感图像数据识别与 AI 技术相结合，不仅有利于发挥 AI 在场景赋能中的优势，破解遥感信息快速自动化提取的难题，也将为如何释放像元价值贡献新思路。
不过，虽然卫星遥感图像已经成为人类对地观测的重要信息来源，可以有效帮助人们更加高效地进行防灾减灾、保护地球资源等工作。但以往获取、处理以及分析应用卫星遥感数据的链路较长、成本较高。
随着遥感数据的种类越来越复杂，数据量的激增对数据分析能力也提出了更高要求。
以中国资源卫星应用中心为例，作为我国陆地观测卫星的数据集中处理和运行分发中心，每天中国资源卫星应用中心都会接收到超过 40TB 的遥感图像数据。
由于领域性质特征，遥感影像处理比通用图像识别问题更为复杂，涉及的方面包括图像矫正、变换和分类，从而消除各种辐射畸变和几何畸变，使处理后的图像恢复或接近目标物的真实情况，同时利用增强技术突出景物的某些特征，使之易于区分和判读，经过处理的图像才能作为满足用户要求的产品像产业链下一级渗透。
遥感影像处理的复杂具体体现在：
1、图像矫正：从具有畸变的图像中消除畸变的处理过程，消除几何畸变的叫几何校正，消除辐射量失真的叫辐射校正。图像校正的主要目的是消除伴随观测而产生的误差与畸变，使遥感观测数据更接近于真实值。
2、图像变换：按一定规则从一帧图形加工产生另一帧图像的处理过程，这里所说的图像变换主要包括图像增强和特征提取两个方面：
——图像增强是改善图像视觉效果的处理。当分析遥感图像时，为了使分析者能容易确切地识别图像内容，必须按照分析目的对图像数据进行加工，如灰度变换、彩色合成等。
——特征提取是对图像进行变换，以突出其代表性特征。可以定量地抽出以下三个特征：光谱特征、空间（几何）特征、纹理特征。
3、图像分类：对单个像元或比较匀质的像元组给出对应其特征的名称，其原理是利用图像识别技术实现对遥感图像的自动分类。计算机用以识别和分类的主要标志是物体的光谱特性。但在计算机分类之前，往往要做一些预处理，如校正、增强、滤波等。
如何从海量的数据中快速精准地把信息解译出来，成为当下行业的痛点。
数据解译限制遥感数据价值利用
如今，遥感数据呈现出多传感器、多分辨率、多时相、多要素的 “四多” 特点，面对每一颗卫星、每一个载荷产生的海量、多层的数据，传统解译方式早已无法支撑需求，更限制了遥感数据价值的利用。
据中国相关机构介绍，遥感大数据是异构数据，很多信息是不统一、不完整的，首先需要几何辐射处理技术将卫星回传的遥感数据整理成基础的标准数据产品，才能够将数据提供给各个行业的用户使用。
当面对紧急需求时，传统操作模式十分依赖遥感领域的专家根据特定目标的光谱、形状、地理背景等特征，去构建一系列专家知识和规则。但这一规则只适用于某一小范围内，适用性和稳健性较差，扩展到其他领域时，识别精度会急剧下降。与此同时，由于处理能力的不足，大量历史数据的价值被低估，遥感数据的应用十分受限。
让卫星遥感大数据流动起来的“强力泵”
因此，AI+遥感成为应用颇具关键。首先解决海量数据处理问题。箩筐时空数据索引云技术和全矢量非切片的全球专利技术，将传统模式下10T级卫星遥感影像入库与发布效率，由数天或数周，提升至小时级，即1.6G/分钟，数据体量相当于10景高分遥感多光谱数据，百倍级提升时空驱动力。通过该专利技术，每日高频更新的卫星影像，通过遥感云平台可提供包括基础影像底图、每日更新遥感影像图在内的通用遥感产品服务，大幅降低遥感数据使用门槛，实现按需、实时云端高分遥感数据服务。
基于箩筐时空数字底座的遥感领域垂直时空数管与云服务平台、行业服务产品线，通过打造遥感产业中游数据服务核心平台，渗透下游应用领域，提供包括数据管理平台、科学计算框架、行业应用等在内的一站式全流程遥感全场景云平台。支持GF、FY、Modis、Landsat、Sentinel等国内外主流卫星遥感数据，与数字高程模型、水体数据、气象数据、土地覆盖数据等多源时空数据快速融合，为多方生态伙伴的开放、智能、融合的遥感云平台。通过AI增加遥感数据行业应用价值。
总结
通过与人工智能、大数据技术的融合发展，遥感技术已经在自动拼接、自动解译等多个方面取得很大进展，显著提升了工作效率。同时，打造较为通用的基础性的技术产品也十分重要。这不仅能够显著降低各行业获取和存储数据的门槛，还能与有相同需求的用户摊薄成本，实现双赢。
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