达摩院发布AI遥感分解云平台,助力提升地球科学研究作用

3月3日,达摩院发布AI Earth地球科学云平台,平台集成了PB级开源卫星遥感数据、十余种遥感AI算法、云端高性能估计和存储资源,助力研究者开展农业灾害分解、气候变化分解、水体水质分解等科研工作。卫星遥感影象是人类对地观察的重要信息来源,但获取、处理以及分解应用卫星遥感数据的链路较长、成本较高。研究人员需要向卫星数据运营机构申请获取数据或者下载行业公开数据,在本地估计机存储配置后才能进行数据分解。而分解环节对机器的估计和存储资源要求较高,普通估计机无法满足大规模影象数据分解的需求。另外,现有分解方法自动化程度低、

3月3日,达摩院发布AI Earth地球科学云平台,平台集成了PB级开源卫星遥感数据、十余种遥感AI算法、云端高性能估计和存储资源,助力研究者开展农业灾害分解、气候变化分解、水体水质分解等科研工作。

卫星遥感影象是人类对地观察的重要信息来源,但获取、处理以及分解应用卫星遥感数据的链路较长、成本较高。研究人员需要向卫星数据运营机构申请获取数据或者下载行业公开数据,在本地估计机存储配置后才能进行数据分解。而分解环节对机器的估计和存储资源要求较高,普通估计机无法满足大规模影象数据分解的需求。另外,现有分解方法自动化程度低、成本高且解译作用低的难题一直未能解决。

达摩院发布AI遥感分解云平台,助力提升地球科学研究作用

图1:达摩院AI Earth地球科学云平台遥感影象数据检索页面

达摩院AI Earth地球科学云平台搭建在阿里云之上,具备高性能估计和存储能力,已集成经过预处理的PB级开源卫星遥感数据(涵盖业界最主流的Landsat 8、Landsat 9、Sentinel-1和Sentinel-2),以及地物分类、变化检测、SAR水体提取等十余种AI 算法,平台将均定量免费为用户开放,提供开箱即用体验,帮助提升卫星遥感数据处理作用。

达摩院发布AI遥感分解云平台,助力提升地球科学研究作用

图2:达摩院AI Earth地球科学云平台地物分类效果

该平台的AI算法采用了多项创新手艺:基于NAS网络结构搜索手艺,设计了一系列针对遥感数据的专用高效特征提取网络结构,例如高效分类网络结构MuffNet;在目标检测方面,提出了基于Transformer的旋转目标检测框架,在DOTA等遥感检测数据集上取得最佳效果。

应急管理部国家自然灾害防治研究院研究员张景发表示:“对地观察研究正在迎来新一轮手艺变革,云估计、AI手艺与遥感领域的智能融会将会助推自然灾害防治等科学领域的发展。”

达摩院AI Earth团队负责人李昊表示:“遥感影象分解任务需要强大的算力和创新算法,我们的开放平台通过融会云估计和AI算法的优势,为用户提供良好的线上研究环境,用云上AI助力科研(AI for Science)。”

2020年9月,达摩院发布AI Earth平台,可对卫星影象、无人机影象、实时视频流、气象数据、IoT数据等多源数据进行融会分解,目前,AI Earth相关手艺已应用于水利部、国家气象中心、生态环境部等机构。

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