新型智慧城(chéng)市AI+遙感智能解譯，賦能建設“惠民”、“宜居”、“善治”

在新型智慧城(chéng)市建設中，以遙感數據處理(lǐ)爲代表的(de)技術正在發揮非常重要的(de)作用(yòng)，通(tōng)過對(duì)城(chéng)市範圍内的(de)人(rén)、物(wù)、事件、基礎設施和(hé)環境等要素全面感知、實時(shí)動态識别和(hé)快(kuài)速目标提取，爲建設“惠民”、“宜居”、“善治”的(de)新型智慧城(chéng)市提供更多(duō)有價值的(de)信息。當前，基于人(rén)工智能的(de)遙感圖像處理(lǐ)技術已被廣泛地應用(yòng)在農業保險、農業生态環境調查與評估、林(lín)業資源的(de)動态監測、病蟲害的(de)監測和(hé)受害評估、水(shuǐ)體污染監測等場(chǎng)景。

一、AI+遙感，開啓農業“惠民”新途徑

在農業方面，遙感技術在農業資源調查與監測、農業生态環境調查與評價以及農業災害的(de)監測和(hé)農作物(wù)種植面積調查與産量估算(suàn)等方面的(de)應用(yòng)，通(tōng)過對(duì)作物(wù)分(fēn)類、長(cháng)勢與災害定量監測，爲農戶提供了(le)個(gè)性化(huà)農業信息的(de)精細服務，最終實現精準化(huà)種植和(hé)智能化(huà)管理(lǐ)。

1.農作物(wù)種植面積提取

通(tōng)過不同作物(wù)在遙感影(yǐng)像上呈現不同的(de)顔色、紋理(lǐ)、形狀等特征信息，使用(yòng)信息提取的(de)方法，可(kě)以将作物(wù)種植區(qū)域提取出來(lái)，從而得(de)到作物(wù)種植面積和(hé)種植區(qū)域。

中國東部某地區(qū)水(shuǐ)稻提取

2.農作物(wù)長(cháng)勢分(fēn)析

作物(wù)長(cháng)勢監測采用(yòng)生産距平指數和(hé)同比指數兩個(gè)分(fēn)析指标。主要利用(yòng)EVI指數進行計算(suàn)。歸一化(huà)植被指數（NDVI）、差值植被指數（DVI）、比值植被指數（RVI）和(hé)增強植被指數（EVI）等遙感植被指數被廣泛應用(yòng)于農作物(wù)長(cháng)勢遙感監測。

以冬小麥爲例，以EOS MODIS影(yǐng)像爲數據源，結合田間控制實驗，将冬小麥生長(cháng)模拟和(hé)遙感、GIS技術相結合，輔以地面農業氣象觀測與調查，以NDVI反演出的(de)LAI作爲表征冬小麥長(cháng)勢分(fēn)級指标。

3.農作物(wù)産量估算(suàn)

用(yòng)直接監測法和(hé)同期對(duì)比法兩種方法，以株高(gāo)、葉面積指數 (LVI) 、歸一化(huà)植被指數(NDVI)、比值植被指數(RVI)、垂直植被指數(PVI)爲主要參數，構建農作物(wù)産量估算(suàn)模型，并利用(yòng)野外觀測數據、曆史成果數據進行模型驗證和(hé)精度評價。

将模拟結果與實際測量結果進行對(duì)比，采用(yòng)采用(yòng)平均離差、平均預測誤差、标準差和(hé)拟合系數四個(gè)指标，對(duì)模拟結果的(de)精度進行分(fēn)析，評價模型的(de)适應性和(hé)精度。

4.土壤墒情監測

采用(yòng)适用(yòng)于分(fēn)層異質性表面進行空間估計，以全國縣域土壤墒情監測數據爲采樣數據，以全國降水(shuǐ)栅格數據與土壤分(fēn)類數據作爲分(fēn)區(qū)數據，以縣行政區(qū)作爲報告單元，實現土壤墒情監測點數據到面數據的(de)上推。采用(yòng)交叉驗證方法對(duì)土壤墒情估計效果進行驗證，并與距離反比、克呂金、自然臨近點和(hé)樣條4種常規插值方法進行對(duì)比。

二、AI+遙感，打造“宜居”的(de)城(chéng)市環境

尊重自然、順應自然、保護自然，是全面建設社會主義現代化(huà)國家的(de)内在要求。必須牢固樹立和(hé)踐行綠水(shuǐ)青山就是金山銀山的(de)理(lǐ)念，站在人(rén)與自然和(hé)諧共生的(de)高(gāo)度謀劃發展。而森林(lín)資源的(de)變化(huà)對(duì)于全球碳循環、氣候變化(huà)、 生物(wù)多(duō)樣性和(hé)生态環境都有重要影(yǐng)響，其區(qū)域内生态系統、地勢布局的(de)複雜(zá)性，限制了(le)人(rén)類在此區(qū)域内的(de)活動能力，難以建立大(dà)規模的(de)監測與評估方式，利用(yòng)遙感技術在清查森林(lín)資源，編制大(dà)面積的(de)森林(lín)分(fēn)布圖，測量林(lín)地面積，調查森林(lín)蓄積和(hé)其它野生資源的(de)數量，監測森林(lín)火災和(hé)病蟲害等場(chǎng)景應用(yòng)，對(duì)維護森林(lín)生态系統的(de)健康和(hé)生物(wù)多(duō)樣性有重要作用(yòng)，同時(shí)提高(gāo)了(le)城(chéng)市人(rén)居環境的(de)質量。

1.林(lín)地資源分(fēn)布圖

以LandSat8 OTM影(yǐng)像爲數據源，調查南(nán)京市2020年林(lín)地資源分(fēn)布圖。

2.森林(lín)資源調查

機載激光(guāng)雷達獲取的(de)點雲密度≥2點/平方米；原始點雲數據、分(fēn)類後的(de)點雲數據、DEM、 DSM;植被點分(fēn)類精度≥98%;DEM、DSM格網間距2米。

3.林(lín)火監測

以MODIS遙感影(yǐng)像爲數據源，結合RS、GIS技術，基于小班主要地形、氣象氣候、枯草(cǎo)率、可(kě)燃物(wù)幹重及植被葉面水(shuǐ)分(fēn)等數據，建立适合研究區(qū)的(de)火險等級劃分(fēn)相關模型。再利用(yòng)衛星遙感監測、無人(rén)機巡護、熱(rè)成像智能識别、綜合分(fēn)析平台等技術，依托移動巡查、視頻(pín)監控等手段，對(duì)火險等級高(gāo)的(de)區(qū)域進行重點巡護。

4.病蟲害防治

地面植物(wù)具有明(míng)顯的(de)光(guāng)譜反射特征（帶“紅”邊波段的(de)數據），不同于土壤、水(shuǐ)體和(hé)其他(tā)的(de)典型地物(wù)，植被對(duì)電磁波的(de)響應是由其化(huà)學特征和(hé)形态特征決定的(de)，這(zhè)種特征與植被的(de)發育、健康狀況以及生長(cháng)條件密切相關。

三、AI+遙感，助力水(shuǐ)利“善治”新篇章(zhāng)

人(rén)類改變生存環境的(de)同時(shí)誘發了(le)一系列水(shuǐ)生态環境問題，如河(hé)湖四亂、黑(hēi)臭水(shuǐ)體等，近年來(lái)，水(shuǐ)生态環境的(de)防治逐漸成爲水(shuǐ)利部和(hé)流域機構的(de)重要工作之一。

在這(zhè)期間，遙感技術發揮了(le)很大(dà)的(de)作用(yòng)，有效解決了(le)傳統方式監管存在不高(gāo)效、不全面、不及時(shí)、不精确等問題，提升了(le)了(le)水(shuǐ)利管理(lǐ)的(de)現代化(huà)監測水(shuǐ)平。如對(duì)地表江河(hé)、湖沼和(hé)冰雪(xuě)的(de)分(fēn)布、面積、水(shuǐ)量和(hé)水(shuǐ)質的(de)監測，在水(shuǐ)文情報方面，遙感技術能提供長(cháng)期的(de)動态情報，幫助預報旱情、融雪(xuě)徑流和(hé)暴雨(yǔ)洪水(shuǐ)，監測洪水(shuǐ)動向，調查洪水(shuǐ)泛濫範圍以及澇面積和(hé)受災程度等，有效提高(gāo)了(le)水(shuǐ)利治理(lǐ)能力。

1.水(shuǐ)體污染監測

用(yòng)航測技術手段，獲取河(hé)流區(qū)域範圍内優于0.1m分(fēn)辨率的(de)數字影(yǐng)像，并依據獲取的(de)影(yǐng)像數據制作整個(gè)項目區(qū)域内的(de)正射影(yǐng)像；根據正射影(yǐng)像對(duì)排污口進行解譯，标出疑似排污口，将正射影(yǐng)像圖以及排污口解譯成果按照(zhào)要求進行整理(lǐ)及入庫。

2.水(shuǐ)質遙感監

以多(duō)源遙感影(yǐng)像爲數據源，通(tōng)過近紅外、紅邊等波段建立水(shuǐ)質遙感演模型，對(duì)區(qū)域水(shuǐ)質發生情況進行有效監測，爲水(shuǐ)質的(de)治理(lǐ)及預警提供有力支撐。

3.水(shuǐ)利遙感執法

常态化(huà)監測分(fēn)析轄區(qū)内四亂現象，快(kuài)速、精準獲取大(dà)範圍内水(shuǐ)域亂占、亂采、亂堆、亂建問題信息，爲河(hé)湖長(cháng)管理(lǐ)提供數據支撐，提升執法效率。

4.洪澇災害遙感監測

飛(fēi)燕遙感有著(zhe)成熟的(de)空天地一體化(huà)監測技術，大(dà)範圍、高(gāo)頻(pín)次、高(gāo)精度、近實時(shí)的(de)洪澇災害監測成爲現實，同時(shí)也(yě)具備高(gāo)性能計算(suàn)技術、研發遙感影(yǐng)像處理(lǐ)、多(duō)源數據融合的(de)高(gāo)效算(suàn)法、深度學習(xí)等人(rén)工智能技術，這(zhè)些都将推動遙感數據信息的(de)深層次挖掘、洪澇信息智能化(huà)提取，提升數據處理(lǐ)效率與質量，爲防洪減災提供及時(shí)準确的(de)技術支撐。

四、相關案例

1.廣西森林(lín)資源規劃設計調查機載 激光(guāng)雷達數據獲取及處理(lǐ)項目 

2.安徽省森林(lín)資源規劃設計調查機載 激光(guāng)雷達數據獲及處理(lǐ)項目

3.松材線蟲病監測項目