在新技術使用前，以往遙感影像分析都需要國土資源部門的監(jiān)測專家利用人眼，在照片上一棟一棟建筑物逐一比對，這個過程可能耗時數(shù)月。

近日，山東省淄博市國土資源局通過與阿里巴巴合作，在全國首次利用人工智能技術，實現(xiàn)了衛(wèi)星遙感照片的自動分析識別與比對，大大提高了國土資源監(jiān)察、執(zhí)法的工作效率。將原先需要幾個月的遙感照片分析縮短至一分鐘，將國土監(jiān)察從事后處罰轉(zhuǎn)變?yōu)槭轮懈深A的工作模式。

2018年6月，中國發(fā)射了高分六號光學遙感衛(wèi)星，為生態(tài)環(huán)境保護、國土資源管理提供了又一重要的遙感數(shù)據(jù)支撐。但遙感影像的獲取只是第一步，更為重要的是如何快速、及時、低成本的從海量的遙感衛(wèi)星照片中提取出違章建筑、亂占耕地等執(zhí)法信息，服務于環(huán)境保護、國土資源管理、城市規(guī)劃。

阿里衛(wèi)星遙感及航空影像AI識別

據(jù)了解，這套系統(tǒng)使用了阿里巴巴機器智能技術實驗室深度學習團隊開發(fā)的“衛(wèi)星遙感及航空影像識別方案”，基于計算機視覺與深度學習框架，山東省淄博國土資源局可以實現(xiàn)了實時的人工智能遙感影像自動分析，以及新增建筑與土地使用變化情況預警。

淄博國土資源局執(zhí)法人員稱，目前的衛(wèi)星遙感影像分析主要依賴以人為核心的傳統(tǒng)對比方式，耗時長，智能化和自動化程度低。就淄博5965平方公里面積，一次遙感照片比對往往需要1-2名專業(yè)監(jiān)測專家耗時3個多月。這極大限制了國土資源管理效果與執(zhí)法時效性。

有了新技術后，從以往只能按年度進行衛(wèi)片核查的現(xiàn)狀，改為以月為單位的衛(wèi)片核查。通過大幅提高監(jiān)察頻率，讓違法用地無處遁形，使耕地、基本農(nóng)田得到及時、有效的保護。

據(jù)阿里透露，未來該解決方案還將提供從原始衛(wèi)星數(shù)據(jù)批量處理，到最終分析利用的端到端解決方案。通過將人工智能與森林保護、環(huán)保監(jiān)察、土地執(zhí)法、水利監(jiān)測、無人機巡查等領域的結合，展現(xiàn)人工智能賦能的巨大潛力。