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商汤SenseEarth平台再升级,“耕地种植结构AI遥感分析一张图”打造粮食安全监测新质生产力

  近日,商汤科技“SenseEarth智能遥感云”平台全面升级,面向农作物种植结构分析需求新增“耕地种植结构AI遥感分析一张图”功能,提供了耕地地块识别、作物识别、非粮要素识别等种植结构分析需求的全新解决方案,实现了耕地地块、作物识别、非粮要素识别的自动化、智能化、常态化。相较传统遥感监测方案,无需大规模人工修订和样本标注,实现了大幅降本增效的目的,可以为种植管理和相关政策制定提供稳定、快速、可靠的数据依据。

  耕地种植结构AI遥感分析一张图

  耕地是粮食生产的重要基础,随着我国农业结构的不断优化,区域布局趋于合理,耕地种植结构分析是摸清当前农作物种植情况,调整种植结构的重要工作。耕地种植结构分析成果一方面可以服务于耕地种植用途管控业务,实现耕地种植用途现状的快速分析。另一方面可以服务于耕地非农化、非粮化监测,及时发现非农化、非粮化耕地图斑,促进非农化、非粮化业务快速推进。同时,也可以用于农业普查、农业补贴监管、农业保险、农业信贷等领域,为相关业务提供高质量、高效率、低成本的农业种植数据服务,助力粮食安全体系化、智能化、常态化监测。

  基于“日日新5.0”基座大模型的强大多模态能力,商汤推出面向遥感领域的“商汤地界”AI遥感大模型,结合多年赋能实践经验,构建了针对农业领域垂直场景的思维链。全新升级的“SenseEarth智能遥感云”平台正是结合大模型技术的通用化和专业化能力,为耕地种植用途管控、非农非粮化监测、农业普查、农业补贴监管、农业保险和农业信贷等相关业务提供精准、高效的基础数据。

  耕地地块识别:实现精准农业管理

  耕地地块数据是农业遥感监测的基础数据,是农作物类型、权属、长势和产量的载体,也是种植结构分析的基础。针对耕地地块的数量和属性进行识别和分析,使农业管理部门可以更准确地了解耕地的空间分布和利用情况,有助于实施精准农业管理策略。

  商汤“SenseEarth智能遥感云”平台以亚米级高分辨率遥感影像为基础底图,基于“商汤地界”遥感大模型的耕地地块检测模型,能够高效识别并提取区域内的耕地地块分布,准确获得耕地地块位置、数量和面积信息。以2000平方公里的区县为例,SenseEarth平台仅需8-16个小时即可完成耕地地块的检测和分析,而传统人工目视判读方案则需2个月,效率提升60余倍,在保证数据质量的同时,最大限度提高服务效率,降低服务成本。

  0.8米分辨率遥感影像北方耕地提取效果

  0.8米分辨率遥感影像南方耕地提取效果

  作物分布识别:合理调整农作物种植结构,保障粮食安全

  农作物种植分布对于农业种植管理、合理优化种植结构、农业种植政策制定等方面都具有重要的价值。通过农作物种植分布识别,可以更好地了解耕地资源利用状况,助力农业农村部门精细化管理,保障粮食安全。

  商汤“SenseEarth智能遥感云”平台拥有基于2米影像的玉米、小麦、水稻检测,以及基于10米影像的玉米、小麦、水稻、大豆、棉花检测能力,能够满足全国的泛化适配要求。以2000平方公里区县级作物识别为例,SenseEarth平台1小时内即可识别2米级作物识别,半小时即可完成10米级作物识别,传统遥感识别方案数天才能完成,效率大幅提升。

  10米分辨率哨兵影像水稻识别

  10米分辨率哨兵影像小麦识别

  10米分辨率哨兵影像玉米识别

  10米分辨率哨兵影像大豆识别

  非农非粮要素识别: 及时发现非粮地块,落实整改跟进

  伴随社会经济发展和土地集中产业化种植管理,耕地“非农化”“非粮化”情况愈发严重,“非农化”直接影响了用于种植的耕地总量,“非粮化”则直接影响了正在种植耕地的实际用途,都是事关粮食安全的重大风险因素,尤以“非粮化”的当前影响最为严重。

  商汤“SenseEarth智能遥感云”平台智能检测模型具备全国不同地形、地貌的泛化适配能力,能够进行园地、大棚、建筑、库塘、道路、建筑工地、林地等40余类地物自动化检测,无需人工干预。有效解决了传统遥感监测方案的低效率、高成本、易错易漏等问题,为非农非粮要素的检测提供了智能化、自动化、常态化的技术选择。

  0.5米分辨率遥感影像建筑识别

  0.5米分辨率遥感影像道路识别

  0.8米分辨率遥感影像库塘识别

  通过耕地地块识别、作物分布识别和非农非粮要素识别等功能,商汤“SenseEarth智能遥感云”平台此次全新升级的“耕地种植结构AI遥感分析一张图”功能,不仅为农业农村部门的种植管理和决策提供了高效的技术支持手段,同时也能覆盖传统的农业补贴监管、农业保险、农业信贷等遥感监测需求,以及未来国家农业普查业务,从而全面推动农业可持续发展和粮食安全保障。基于领先的大模型技术,商汤将继续致力于推动AI在遥感领域的创新和应用,为农业现代化进程提供更加强大的智能支撑。

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