阿里达摩院发布了一款遥感AI大模型,旨在将人工智能技术进一步下沉到田间地头。这款模型可以有效地帮助农民进行土地利用规划、预测并优化种植方案,提高农作物产量和质量。 该模型利用先进的技术和算法,可以对遥感图像进行高效、精准的分析,从而帮助农民确定最佳的种植时间和地点。此外,该模型还具备智能化决策功能,可以根据气候、天气、土壤等因素的变化,自动调整种植方案,提高农作物的适应性和产量。 阿里达摩院此次发布的遥感AI大模型,将为农民带来更加高效、智能化的种植体验,帮助他们在有限的土地资源上实现更好的农业生产效益。

2023-10-20 15:13:00 山东省国土测绘院

• 在10月20日，阿里达摩院发布了业内首个遥感AI大模型，该模型可以识别农田、农作物、建筑等地表万物，使AI进一步下沉到田间地头，大幅提升灾害防治、自然资源管理、农业估产等遥感应用的分析效率。该模型已在AI Earth地球科学云平台开放使用。遥感技术在城市运营、耕地保护、应急救灾等领域应用广泛，而遥感AI则可以大幅提升既有数据的利用深度，输出更精细化、更准确的分析结果。例如，结合卫星照片与历史气象情况，“算”出某一块农田里作物的长势状况，让种地不再被动，而是更主动地“看天吃饭”。 以往，由于遥感卫星的影像数据规模巨大、地物分类复杂，要识别不同的地表物体，需要分别训练多个专用的遥感模型，且单个模型存在识别准确率低、泛化性差等问题。为了解决这些问题，2023年4月，Meta发布的论文《Segment Anything》让计算机视觉进入快速迭代的大模型时刻，也推动遥感AI朝着“一个模型解决多个任务”的方向发展。达摩院此次提出的遥感AI解译通用分割模型（AIE-SEG），率先在遥感领域实现了图像分割的任务统一，一个模型即可实现“万物零样本”的快速提取，可识别农田、水域、建筑物等近百种遥感地物分类，且多项任务处理下依旧保持高精度的识别，还能根据用户的交互式反馈自动调优识别结果。 在一些特定场景下，对比传统的遥感模型，实例提取的准确率可提升25%，变化检测的准确率可提升30%。图说：该模型支持多模态交互，如输入“提取影像中的耕地农田”，会自动识别所选目标基于上述的基础能力，

  

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