本文來自微信公眾號“Web3智慧空間”，作者/領(lǐng)路元。
一、遙感數(shù)據(jù)處理
遙感數(shù)據(jù)的處理一般分為2個部分：
1）首先是遙感地面處理系統(tǒng)接收來自天上的衛(wèi)星數(shù)據(jù)，通過大氣校正、勻光勻色、裁剪分割等處理將原始的太空圖像變成可以進一步識別、處理的圖像；
2）在上述的基礎(chǔ)上，對遙感圖像進一步處理，包括圖像的解譯等，其中解譯主要完成對太空遙感圖像中具體物體的識別工作，此前主要是通過人工協(xié)助完成。
在解譯太空圖像的發(fā)展過程中，也經(jīng)歷了幾個發(fā)展階段：
1）人工解譯階段，此階段完全依賴標(biāo)注人員，人工成本高且解譯成果轉(zhuǎn)化率低；
2）AI+遙感階段，此階段AI技術(shù)已經(jīng)對遙感圖像處理有一定的幫助，通過AI模型以及算力的支持，幫助解譯工作提高效率，有效實現(xiàn)了人機協(xié)同，同時遙感、測繪等對比觀測平臺及衛(wèi)星數(shù)量不斷增長，AI+遙感的結(jié)合有效緩解了圖像解譯的工作痛點；
3）在大模型發(fā)布以來為，遙感圖像的解譯工作有望進入到遙感大模型階段，尤其是SAM大模型的發(fā)布，此階段的解譯工作有望借助大模型的通用能力對遙感圖像進行統(tǒng)一的分割、識別、生成，大幅提升遙感解譯工作的效率。遙感數(shù)據(jù)處理效率的提升也為下游的遙感應(yīng)用爆發(fā)打下了良好的基礎(chǔ)。
二、大模型有望實現(xiàn)降本和提高模型泛化能力
此前的遙感數(shù)據(jù)處理受制于人員成本較高和泛化能力差。在AI+遙感結(jié)合后，雖然遙感數(shù)據(jù)處理有了一定的進步，但對于衛(wèi)星數(shù)量的增加以及高質(zhì)量遙感數(shù)據(jù)的快速增長，仍然顯得捉襟見肘，主要體現(xiàn)在對遙感數(shù)據(jù)的標(biāo)注和勾勒效率較低、人工成本較高，以及傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)模型的泛化能力不足。具體來說：
1）遙感數(shù)據(jù)標(biāo)注成本高、效率低。近幾年隨著深度學(xué)習(xí)算法的崛起，AI算法運用在遙感數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，但是局限性依舊很大，因為AI算法仍需配備較多的人工標(biāo)注工作。比如一個模型識別一個目標(biāo)物，要達(dá)到較高的精度，需要模型不斷學(xué)習(xí)幾十萬張遙感圖像才能夠達(dá)到收斂，而這幾十萬張圖像大多需要人工進行標(biāo)注，此中需要消耗大量的人工成本，當(dāng)模型訓(xùn)練的圖像需求量大量上漲的時候，人工的效率將成為掣肘。
2）模型泛化能力不夠，魯棒性不強。舉例而言：如果模型是針對0.5米精度的光學(xué)遙感影像訓(xùn)練，那么此模型對于0.5米精度圖像的識別能力是比較好的，但是對于精度0.3米或者0.7米的就效果一般；如果模型針對國內(nèi)衛(wèi)星數(shù)據(jù)的效果較好，但是可能對于海外其他衛(wèi)星數(shù)據(jù)的效果就很一般；如果模型訓(xùn)練的時候是針對于機場，那么該模型對于高山、河流、燈塔等標(biāo)志物的識別效果就會一般。
遙感大模型有望針對上述的問題實現(xiàn)突破，不僅僅降低人工標(biāo)注的成本、提高效率，也在模型的泛化能力上有較為明顯的改進。第一，在大模型完成遙感圖像解譯工作的時候，比如以前10平方公里的圖像需要10個人做2-3周以完成精細(xì)化的建模和識別，現(xiàn)在可能只需要4-5人做一周，未來大模型不斷迭代后，效率有望提高到1-2人做1-2天，基本上純粹人工的工作量降低了90%。第二，在泛化能力上，遙感大模型有望實現(xiàn)分割一切、識別一切、生成一切，大幅提高模型的魯棒性，自此實現(xiàn)一個通用大模型完成大部分的圖像解譯和處理工作，大幅提升遙感數(shù)據(jù)處理的效率。
來源：國信證券《天權(quán)視覺大模型發(fā)布，遙感數(shù)據(jù)處理能力進一步加強》
領(lǐng)路元點評：
通過運用人工智能大模型，可以更快速、準(zhǔn)確地處理遙感數(shù)據(jù)，幫助我們更好地了解地球和自然資源的變化。這項技術(shù)的應(yīng)用對于環(huán)境保護、自然災(zāi)害預(yù)測和資源管理等方面都有著重要的意義。
人工智能大模型在處理遙感數(shù)據(jù)方面具有很高的效率和精度，可以處理大量的遙感圖像數(shù)據(jù)，并從中提取出有用的信息。這些信息可以幫助我們更好地監(jiān)測自然資源的變化，預(yù)測天氣和自然災(zāi)害等事件，從而更好地保護環(huán)境和人類生命財產(chǎn)安全。此外，人工智能大模型還可以應(yīng)用于資源管理方面，幫助我們更好地規(guī)劃和利用自然資源，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。
另外，人工智能大模型的廣泛應(yīng)用還可以促進不同國家和地區(qū)之間的合作和交流。通過共享遙感數(shù)據(jù)和使用人工智能大模型進行處理，各國可以更好地了解和監(jiān)測全球環(huán)境變化，共同應(yīng)對氣候變化等全球性挑戰(zhàn)。在這個過程中，人工智能大模型的應(yīng)用不涉及政治立場和傾向，而是專注于數(shù)據(jù)處理和信息提取，為各國合作提供了更為客觀和科學(xué)的基礎(chǔ)。
因此，無論是在環(huán)境保護、資源管理還是國際合作等方面，人工智能大模型都將發(fā)揮越來越重要的作用。我們可以期待，在未來的發(fā)展中，人工智能大模型將為我們帶來更多的科技進步和社會福利。
