3月3日，達(dá)摩院發(fā)布AI Earth地球科學(xué)云平臺(tái)，平臺(tái)集成了PB級(jí)開源衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)、十余種遙感AI算法、云端高性能計(jì)算和存儲(chǔ)資源，助力研究者開展農(nóng)業(yè)災(zāi)害分析、氣候變化分析、水體水質(zhì)分析等科研工作。

衛(wèi)星遙感影像是人類對(duì)地觀測(cè)的重要信息來(lái)源，但獲取、處理以及分析應(yīng)用衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的鏈路較長(zhǎng)、成本較高。研究人員需要向衛(wèi)星數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)機(jī)構(gòu)申請(qǐng)獲取數(shù)據(jù)或者下載行業(yè)公開數(shù)據(jù)，在本地計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)配置后才能進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。而分析環(huán)節(jié)對(duì)機(jī)器的計(jì)算和存儲(chǔ)資源要求較高，普通計(jì)算機(jī)無(wú)法滿足大規(guī)模影像數(shù)據(jù)分析的需求。另外，現(xiàn)有分析方法自動(dòng)化程度低、成本高且解譯效率低的難題一直未能解決。

達(dá)摩院AI Earth地球科學(xué)云平臺(tái)遙感影像數(shù)據(jù)檢索頁(yè)面

達(dá)摩院AI Earth地球科學(xué)云平臺(tái)搭建在阿里云之上，具備高性能計(jì)算和存儲(chǔ)能力，已集成經(jīng)過預(yù)處理的PB級(jí)開源衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)（涵蓋業(yè)界最主流的Landsat 8、Landsat 9、Sentinel-1和Sentinel-2），以及地物分類、變化檢測(cè)、SAR水體提取等十余種AI 算法，平臺(tái)將均定量免費(fèi)為用戶開放，提供開箱即用體驗(yàn)，幫助提升衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)處理效率。

達(dá)摩院AI Earth地球科學(xué)云平臺(tái)地物分類效果

該平臺(tái)的AI算法采用了多項(xiàng)創(chuàng)新技術(shù)：基于NAS網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索技術(shù)，設(shè)計(jì)了一系列針對(duì)遙感數(shù)據(jù)的專用高效特征提取網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，例如高效分類網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)MuffNet；在目標(biāo)檢測(cè)方面，提出了基于Transformer的旋轉(zhuǎn)目標(biāo)檢測(cè)框架，在DOTA等遙感檢測(cè)數(shù)據(jù)集上取得最佳效果。

應(yīng)急管理部國(guó)家自然災(zāi)害防治研究院研究員張景發(fā)表示：“對(duì)地觀測(cè)研究正在迎來(lái)新一輪技術(shù)變革，云計(jì)算、AI技術(shù)與遙感領(lǐng)域的智能融合將會(huì)助推自然災(zāi)害防治等科學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展?！?/p>

達(dá)摩院AI Earth團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人李昊表示：“遙感影像分析任務(wù)需要強(qiáng)大的算力和創(chuàng)新算法，我們的開放平臺(tái)通過融合云計(jì)算和AI算法的優(yōu)勢(shì)，為用戶提供良好的線上研究環(huán)境，用云上AI助力科研（AI for Science）?！?/p>

2020年9月，達(dá)摩院發(fā)布AI Earth平臺(tái)，可對(duì)衛(wèi)星影像、無(wú)人機(jī)影像、實(shí)時(shí)視頻流、氣象數(shù)據(jù)、IoT數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)進(jìn)行融合分析，目前，AI Earth相關(guān)技術(shù)已應(yīng)用于水利部、國(guó)家氣象中心、生態(tài)環(huán)境部等機(jī)構(gòu)。