如今，遙感衛星行業應用廣泛，“遙感影像大數據”時代，AI技術實現自動化解譯，效率倍增。然而，除了道路、建筑、林地、艦船等常見元素外，不同行業、不同地域、不同季節、不同地貌下還有千種萬種細分的解譯需求，AI+遙感仍有巨大挑戰！

如何高效推動智能遙感的規模化應用？今天，面向自然資源、生態環境、農林水利、交通設施、應急救災等領域，商湯正式推出SenseLayers智能遙感解譯算法生產及應用平臺，為用戶賦予自主的AI算法生產能力，推動AI智能遙感解譯技術在多樣化場景中的快速落地。 在山東，被譽為“中國蔬菜之鄉”的壽光市是全國冬暖式蔬菜大棚的發源地。

為了做到科學種植規劃、快速評估自然環境的影響，需要對大棚數量進行實時、高效統計。然而大棚作為一種細分地物類型，需要設計專門的解譯算法。 通過商湯SenseLayers平臺，用戶基于不到1000個大棚的小樣本訓練集，數小時便自行完成大棚檢測模型生產，召回率和精確率分別達到86%和87%，有效提升了大棚檢測的自動化水平，助力壽光蔬菜產業智能化發展。

在武漢，實時掌握水體區域的變化情況，對合理利用、分配本地豐富的水資源尤為重要。然而，因特殊的地域地貌特征，通用的水體檢測模型存在漏檢、誤檢問題。 通過商湯SenseLayers平臺，基于上百萬個樣本迭代訓練，最終使庫塘解譯結果的召回率和精準率分別提升8%和9%，顯著降低了人工二次核查的工作量。

全程可視化、零門檻，讓天下沒有難訓的模型

快速訓練新類別地物模型，快速提升算法性能……SenseLayers智能遙感解譯算法生產及應用平臺的強大功能，正是來自商湯在計算機視覺和深度學習領域多年的技術積淀，以及在AI遙感領域豐富的實踐經驗。 平臺打通了數據管理、樣本生產、模型訓練、智能解譯幾個步驟，解譯結果可作為樣本再次“優化”，進而繼續完成樣本生產、迭代模型訓練，創新生產和應用模式，開啟AI智能遙感解譯算法的自動化、工業化生產時代。 實際應用過程中，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、矢量數據，批量轉化為可用于訓練的樣本。

平臺更提供超150種、內置百萬級別地物樣本的預訓練模型，開箱即用，滿足各類地物分類、目標提取、變化檢測需求。同時，支持在數據匱乏情況下的小樣本模型訓練和算法生產并實時動態監測訓練成果。 整個操作流程以用戶導向出發，降低使用門檻，賦予全流程可視化、零代碼的用戶體驗，無需算法研究員，普通GIS工程師即可零門檻定制各類高性能的AI解譯模型。

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、投影轉換等處理，幫助用戶生產更精細、直觀的解譯結果。

依托商湯在線解譯系統和云端算力支持，模型實際應用效果可以直接得到檢驗。根據最終效果，用戶既可以選擇繼續迭代模型，不斷提升算法精度，也可以直達應用，發布服務。

AI+遙感攜手行業伙伴，打通智慧城市價值鏈條

AI智能遙感解譯技術的規模化應用，將進一步完善智慧城市價值鏈條。 目前，商湯SenseLayers平臺已廣泛賦能北京、甘肅、湖南等省市和東北地區，生產了不同應用需求下的建筑、道路、水體、林草、耕地、工地、露天體育場、林地變化、通用變化等檢測模型，有效支持城市管理決策。 在青島，基于商湯SenseLayers平臺生產的多種模型直達西海岸新區智慧城市建設多種應用，支持違規建筑檢測、市容綠化情況，河湖亂占、亂堆、亂采、亂建“四亂”整治等城市管理項目。

商湯還與上海經信委合作，滿足不同城市建筑、河湖、綠化、耕地數據的提取需求，為城市體檢提供豐富的量化指標。 未來，相信商湯SenseLayers智能遙感解譯算法生產及應用平臺將推動AI+遙感邁向全新發展階段，成為各行各業自主實現AI+遙感創新的底座，革新生產方式和行業合作模式。 隨著AI與遙感的融合，也將幫助人們深度理解更多地物要素，為城市管理、生態保護、地表監測等提供更多可靠依據。

原文標題：零門檻定制遙感解譯模型，商湯SenseLayers開啟“零代碼”算法訓練時代

文章出處：【微信公眾號：商湯科技SenseTime】歡迎添加關注！文章轉載請注明出處。

責任編輯：haq