日前，达摩阿里达摩院方面宣布发布业内首个遥感AI大模型（AIE-SEG），布遥并称已率先在遥感领域实现了图像分割的识别任务统一，一个模型即可实现“万物零样本”的近百快速提取，并可识别农田、种地水域、物分建筑物等近百种遥感地物分类，达摩还能根据用户的布遥交互式反馈自动调优识别结果。
据了解，识别遥感技术在城市运营、近百耕地保护、种地应急救灾等国计民生中应用甚广，物分遥感AI则可大幅提升数据的达摩利用深度，提供更智能的布遥分析应用。例如结合卫星照片与历史气象情况，识别“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”
据悉，遥感AI大模型支持多模态交互，例如输入“提取影像中的耕地农田”，其便会自动识别所选目标；支持任意地表目标识别，并建立多级语义标签体系；支持包括卫星与无人机图像的全要素提取；支持交互式结果修正；支持通用及多分类变化检测。并且据达摩院方面透露的相关数据显示，该模型在一些特定场景下，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%。
基于上述的基础能力，遥感AI大模型提供“开箱即用”的API调用服务，用户可根据不同需要，定制不同的遥感AI解译功能，如水体提取、耕地变化监测、光伏识别等，从而进一步推动AI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。
例如山东省国土测绘院与达摩院合作利用遥感AI大模型进行冬小麦长势监测，识别精度达到90%以上，有效提高冬小麦遥感解译的效率，帮助农业管理者更好地预测粮食产量、提升农业生产效益。
对此，达摩院视觉技术实验室AI Earth算法负责人罗浩表示，遥感多模态是推进人类更好地理解地球的必由之路，达摩院将持续推进遥感AI大模型的研究，以AI助力地球科学的探索与应用。
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