新型智慧城市AI+遙感智能解譯，賦能建設“惠民”、“宜居”、“善治”

在新型智慧城市建設中，以遙感數據處理為代表的技術正在發揮非常重要的作用，通過對城市范圍內的人、物、事件、基礎設施和環境等要素全面感知、實時動態識別和快速目標提取，為建設“惠民”、“宜居”、“善治”的新型智慧城市提供更多有價值的信息。當前，基于人工智能的遙感圖像處理技術已被廣泛地應用在農業保險、農業生態環境調查與評估、林業資源的動態監測、病蟲害的監測和受害評估、水體污染監測等場景。

一、AI+遙感，開啟農(nong)業“惠民”新途徑(jing)

在農業方面，遙感技術在農業資源調查與監測、農業生態環境調查與評價以及農業災害的監測和農作物種植面積調查與產量估算等方面的應用，通過對作物分類、長勢與災害定量監測，為農戶提供了個性化農業信息的精細服務，最終實現精準化種植和智能化管理。

1.農作物種(zhong)植(zhi)面積提取

通過不(bu)同(tong)(tong)作(zuo)物(wu)在遙感影像上(shang)呈現不(bu)同(tong)(tong)的顏色(se)、紋(wen)理、形(xing)狀(zhuang)等特征(zheng)信息(xi)，使用信息(xi)提(ti)(ti)取(qu)的方法，可以將作(zuo)物(wu)種(zhong)植區(qu)域提(ti)(ti)取(qu)出來，從而得到作(zuo)物(wu)種(zhong)植面積和種(zhong)植區(qu)域。

中國(guo)東部(bu)某地區水稻提取

2.農作(zuo)物(wu)長勢(shi)分析(xi)

作物長(chang)勢(shi)監測采(cai)用(yong)(yong)生產距(ju)平指(zhi)(zhi)數(shu)(shu)和(he)(he)同比指(zhi)(zhi)數(shu)(shu)兩個分析(xi)指(zhi)(zhi)標。主要利用(yong)(yong)EVI指(zhi)(zhi)數(shu)(shu)進(jin)行計算。歸一化植(zhi)被(bei)(bei)指(zhi)(zhi)數(shu)(shu)（NDVI）、差值植(zhi)被(bei)(bei)指(zhi)(zhi)數(shu)(shu)（DVI）、比值植(zhi)被(bei)(bei)指(zhi)(zhi)數(shu)(shu)（RVI）和(he)(he)增強植(zhi)被(bei)(bei)指(zhi)(zhi)數(shu)(shu)（EVI）等遙(yao)感植(zhi)被(bei)(bei)指(zhi)(zhi)數(shu)(shu)被(bei)(bei)廣泛應用(yong)(yong)于(yu)農作物長(chang)勢(shi)遙(yao)感監測。

以冬小麥為例，以EOS MODIS影像為數據源，結合田間控制實驗，將冬小麥生長模擬和遙感、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LAI作為表征冬小麥長勢分級指標。

3.農作物產量估算

用直接監(jian)測法(fa)(fa)和同期對比法(fa)(fa)兩種(zhong)方(fang)法(fa)(fa)，以株高、葉面積指數(shu) (LVI) 、歸一化植(zhi)被(bei)(bei)指數(shu)(NDVI)、比值植(zhi)被(bei)(bei)指數(shu)(RVI)、垂(chui)直植(zhi)被(bei)(bei)指數(shu)(PVI)為主(zhu)要參數(shu)，構建農(nong)作物產(chan)量估(gu)算模(mo)型，并(bing)利用野外觀(guan)測數(shu)據、歷史(shi)成果數(shu)據進行模(mo)型驗證(zheng)和精(jing)度評價。

將模(mo)(mo)擬(ni)結果(guo)與實際測量(liang)結果(guo)進行對比，采(cai)用采(cai)用平(ping)均離(li)差、平(ping)均預測誤差、標準差和擬(ni)合系數四個指(zhi)標，對模(mo)(mo)擬(ni)結果(guo)的(de)精度進行分析，評價模(mo)(mo)型(xing)的(de)適應(ying)性(xing)和精度。

4.土(tu)壤(rang)墑情監測

采用適用于分(fen)層異(yi)質性表面進(jin)(jin)行(xing)空間(jian)估計，以全國縣(xian)域土壤墑(di)情(qing)監測數(shu)據(ju)(ju)為采樣(yang)數(shu)據(ju)(ju)，以全國降水柵(zha)格(ge)數(shu)據(ju)(ju)與土壤分(fen)類(lei)數(shu)據(ju)(ju)作(zuo)為分(fen)區數(shu)據(ju)(ju)，以縣(xian)行(xing)政(zheng)區作(zuo)為報告(gao)單元(yuan)，實現土壤墑(di)情(qing)監測點數(shu)據(ju)(ju)到面數(shu)據(ju)(ju)的(de)上推。采用交叉驗證(zheng)(zheng)方(fang)法(fa)對土壤墑(di)情(qing)估計效果進(jin)(jin)行(xing)驗證(zheng)(zheng)，并與距(ju)離反比(bi)(bi)、克呂金、自然臨近(jin)點和樣(yang)條(tiao)4種常規插值方(fang)法(fa)進(jin)(jin)行(xing)對比(bi)(bi)。

二、AI+遙感(gan)，打造“宜居(ju)”的城市環境(jing)

尊重自然、順應自然、保護自然，是全面建設社會主義現代化國家的內在要求。必須牢固樹立和踐行綠水青山就是金山銀山的理念，站在人與自然和諧共生的高度謀劃發展。而森林資源的變化對于全球碳循環、氣候變化、 生物多樣性和生態環境都有重要影響，其區域內生態系統、地勢布局的復雜性，限制了人類在此區域內的活動能力，難以建立大規模的監測與評估方式，利用遙感技術在清查森林資源，編制大面積的森林分布圖，測量林地面積，調查森林蓄積和其它野生資源的數量，監測森林火災和病蟲害等場景應用，對維護森林生態系統的健康和生物多樣性有重要作用，同時提高了城市人居環境的質量。

1.林地資源(yuan)分(fen)布圖

以LandSat8 OTM影像為數據源(yuan)，調查(cha)南京市2020年林地(di)資源(yuan)分布圖。

2.森林資源調(diao)查

機載激光雷達獲取的點云密度≥2點/平方米；原始點云數據、分類后的點云數據、DEM、 DSM;植被點分類精度≥98%;DEM、DSM格網間距2米。

3.林火監測(ce)

以MODIS遙感影像為數據源，結合RS、GIS技術，基于小班主要地形、氣象氣候、枯草率、可燃物干重及植被葉面水分等數據，建立適合研究區的火險等級劃分相關模型。再利用衛星遙感監測、無人機巡護、熱成像智能識別、綜合分析平臺等技術，依托移動巡查、視頻監控等手段，對火險等級高的區域進行重點巡護。

4.病蟲(chong)害防治

地面(mian)植(zhi)(zhi)物具有明顯(xian)的(de)光譜(pu)反(fan)射特(te)征(zheng)（帶“紅”邊波段的(de)數據），不同于(yu)土壤、水(shui)體(ti)和其他的(de)典型地物，植(zhi)(zhi)被(bei)對電磁波的(de)響應是(shi)由其化學特(te)征(zheng)和形態特(te)征(zheng)決定(ding)的(de)，這(zhe)種特(te)征(zheng)與植(zhi)(zhi)被(bei)的(de)發育、健康狀況以及生長(chang)條件(jian)密切相關。

三、AI+遙感(gan)，助力水(shui)利“善治”新篇章

人類改變生(sheng)(sheng)(sheng)存環(huan)境(jing)的(de)(de)同時(shi)誘發了一系列水生(sheng)(sheng)(sheng)態環(huan)境(jing)問題，如河(he)湖四亂、黑臭(chou)水體等，近年來，水生(sheng)(sheng)(sheng)態環(huan)境(jing)的(de)(de)防(fang)治逐漸成為水利部和流(liu)域(yu)機構的(de)(de)重要工作之一。

在這期間，遙感技術發揮了很大的作用，有效解決了傳統方式監管存在不高效、不全面、不及時、不精確等問題，提升了了水利管理的現代化監測水平。如對地表江河、湖沼和冰雪的分布、面積、水量和水質的監測，在水文情報方面，遙感技術能提供長期的動態情報，幫助預報旱情、融雪徑流和暴雨洪水，監測洪水動向，調查洪水泛濫范圍以及澇面積和受災程度等，有效提高了水利治理能力。

1.水體污染監(jian)測(ce)

用(yong)航測技術手段(duan)，獲(huo)取(qu)河流區(qu)域范圍(wei)內優于0.1m分辨(bian)率的數(shu)字(zi)影像，并依據(ju)獲(huo)取(qu)的影像數(shu)據(ju)制作整個項(xiang)目區(qu)域內的正射(she)影像；根據(ju)正射(she)影像對排污(wu)口(kou)(kou)進行(xing)解譯，標出疑似排污(wu)口(kou)(kou)，將正射(she)影像圖以及(ji)排污(wu)口(kou)(kou)解譯成果按照要求進行(xing)整理及(ji)入庫。

2.水(shui)質遙感(gan)監

以多源遙感影像為數據源，通過近紅外、紅邊等波段建立水質遙感演模型，對區域水質發生情況進行有效監測，為水質的治理及預警提供有力支撐。

3.水利(li)遙感(gan)執法

常(chang)態化監測分析(xi)轄區(qu)內(nei)四亂(luan)(luan)(luan)(luan)現(xian)象，快(kuai)速、精準獲取大(da)范(fan)圍(wei)內(nei)水(shui)域(yu)亂(luan)(luan)(luan)(luan)占、亂(luan)(luan)(luan)(luan)采、亂(luan)(luan)(luan)(luan)堆(dui)、亂(luan)(luan)(luan)(luan)建問題信息，為河湖長管(guan)理提(ti)供數據支撐，提(ti)升(sheng)執(zhi)法效率。

4.洪澇(lao)災害遙感監測

飛燕遙感(gan)有著成(cheng)熟的空天地一體(ti)化監測技(ji)術，大范圍、高頻次、高精度(du)、近(jin)實(shi)時(shi)的洪澇災(zai)害監測成(cheng)為(wei)現實(shi)，同時(shi)也具備(bei)高性能計算(suan)技(ji)術、研發遙感(gan)影像處理、多源(yuan)數(shu)(shu)據(ju)融合的高效算(suan)法、深度(du)學習等(deng)人工智能技(ji)術，這些(xie)都將推動遙感(gan)數(shu)(shu)據(ju)信息的深層次挖掘、洪澇信息智能化提取，提升(sheng)數(shu)(shu)據(ju)處理效率與質量(liang)，為(wei)防洪減災(zai)提供及時(shi)準(zhun)確的技(ji)術支(zhi)撐。

四(si)、相(xiang)關(guan)案例

1.廣西森林資源規劃設計調查機載 激光雷達數據獲取及處理項目 

2.安徽省森林資源規劃設計調查機載 激光雷達數據獲及處理項目

3.松材線蟲病監測項目