智能遥感技术与应用白皮书（2023）-68页_2mb

智能遥感发展总结

背景概述

随着低轨卫星、无人机等新技术的发展，遥感数据量激增，传统处理方式面临挑战。人工智能技术的出现为遥感领域带来了变革，尤其是深度学习方法在目标识别、语义分割等领域取得了显著进展，推动了智能遥感技术的发展。

政策法规

国家和地方出台了一系列政策支持遥感与人工智能融合发展：

• 国家政策：如《新一代人工智能发展规划》《国家民用卫星遥感数据管理暂行办法》等，鼓励遥感技术创新与应用。
• 地方政策：北京、上海、广东等省市均将遥感产业纳入发展规划，重点推动技术融合创新。

市场规模

• 2019-2021年，中国商业遥感卫星厂商营收从63亿元增长至86亿元，复合增长率达107.6%。
• 2022年突破百亿市场规模。
• 产业链中，数据增值服务占比最大，卫星制造次之。

技术体系

1. 技术架构：遥感专用解译框架需具备内存扩展能力，适应多源异构数据。
2. 关键技术：
   • 语义分割：实现像素级分类，如多模态卫星影像自动分割。
   • 目标识别：如复杂目标广域搜索、强化学习检索。
   • 场景分类：基于目标场景的样本优选与三维重建。
3. 数据集与平台：构建统一分类样本库，如LuoJiaSET平台，推动数据共享与处理。

应用案例

1. 自然资源：海域监测、耕地保护。
2. 应急管理：灾害监测、石油管线违建检测。
3. 生态环境：生态保护红线监管、城市裸土扬尘监测。
4. 城市建设与农业：高精度农业监测、公益诉讼智能办案。

未来趋势与发展建议

• 技术趋势：
  • 开发三维可视化技术与自适应数据集。
  • 构建支持遥感特性的深度学习框架。
• 应用趋势：
  • 加强遥感与人工智能的深度融合，拓展行业应用。
  • 重视决策型智能解译，提升业务决策能力。
• 建议：
  • 加快标准体系建设，完善数据管理与安全。
  • 提升样本数据建设，推动行业数据共享。

结语

智能遥感技术正处于快速发展阶段，人工智能与遥感的深度融合将推动行业变革。未来需进一步加强技术研发、标准制定与数据共享，以实现更广泛的应用与更大的社会价值。