阿里巴巴：让AI看懂地球

在首届联合国世界地理信息大会上，阿里巴巴展出了在地理信息上的一系列探索结果，阿里云的城市大脑，高德的自动驾驶，AliOS等均在其中。其中，由阿里巴巴机器智能技术团队研发的AI智能解译遥感影像产品吸引了很多测绘专业人士的目光。

展会现场展示了“AI+空间信息技术”产品——“天巡”卫星遥感影像智能解译产品。该产品将阿里巴巴的深度学习技术融合到遥感影像的解译中，实现了遥感影像数据的自动化解译，将传统解译方案需要的几个月的解译时间缩短到几个小时。在提升解译效率的同时，自动解译产品的分析能力相对于传统解译方式也有较大提高，针对新增建筑的解译准确率能够达到95%。

新增建筑物提取

同时，“天巡”具有丰富的场景实用性，可以实现通用变化检测，路网提取，地物分类，面积统计，目标检测等功能，适用于各个遥感影像应用场景。考虑卫星遥感影像智能分析的业务需求种类繁多，以及业务对精度等方面的要求，“天巡”使用目前较为先进的基于深度学习的多尺度融合的single stage方式的检测技术。利用深度学习技术，传统遥感影像解译中的几个难点，例如天气影响、纹理影响等得到很好的解决，解译的稳健性得到保障。考虑到硬件要求和处理时效性，“天巡”采用阿里巴巴机器智能技术实验室自研的领先的模型压缩、低比特量化等技术对模型进行裁剪，以达到最佳性能要求的目的。

路网提取

阿里巴巴机器智能技术团队联合山东省淄博市国土局率先利用卫星遥感影像自动解译，在全市范围内开展违规建筑排查工作，其准确率已经达到95%，让AI成为违章建筑的“剪刀手”。

在自然资源部与农业农村部联合推动的“全国大棚房问题专项整治行动”中，北京市规划和自然资源委员会联合阿里巴巴机器智能团队，已率先利用这项技术以大棚房监管为突破点，实现90％的监测准确率，初步取得了较好的效果，目标是实现动态常态监管、精准监管、高效监管和低成本监管，探索对自然资源全要素监管的新模式和新途径。

大棚房识别

此外，遥感影像自动解译技术将被广泛地应用在水利、环保、农业、气象等领域。例如，在水利行业，遥感影像自动解译技术将用于水政执法、水源地监测、洪涝检测等各个方面，切实解决水利行业上执法难，发现难等痛点。目前机器智能技术团队协同阿里云已经与山东、北京等多省市相关机构共同探索卫星遥感影像AI技术在实际场景的应用落地。

卫星遥感影像智能解译通过聚合集成各类卫星影像的数据，形成了以土地利用现状、矿产资源现状、地质灾害与地质环境等现时状况为主的卫星影像数据集，以及以基本农田保护红线、生态保护红线、城市扩展边界、城市规划、土地利用总体规划、矿产资源规划、地质灾害防治规划等管控性规划为主的卫星影像数据集；将监察从事后处罚转变为事前预警，事中干预的工作模式，提升了监察、执法的工作效率，将逐渐成为国土资源管理、生态环境保护等领域的新生技术力量。

同时，卫星遥感影像智能解译带来的经济价值也是显而易见的。以山东省淄博市为例，淄博全域图像比对工作，此前该项工作受限于数据来源与工程周期，并无持续开展能力，由各区县组织巡检队进行巡察，一年只有一次，执法压力巨大。在使用卫星遥感影像智能解译之后，此项工作将无需由人来巡查，按照之前每个区县投入100万元/年来计算，全市每年可减少财政投入1000万元。

众所周知，阿里巴巴起源于电商，在图像识别和大规模云计算上有着传统优势。阿里巴巴一直在积极探索让其传统的技术优势赋能空间信息行业。在全球遥感影像智能分析大赛DeepGlobe上，机器智能技术团队联合高德团队，在遥感图片道路网络识别与土地用途识别上夺得两项冠军。与此同时，阿里巴巴正积极开展与高校、科研院所的合作，希望借助“AI+”的浪潮，赋能空间信息行业，与合作伙伴一起，让AI看懂地球，让技术发挥出最大的技术价值，商业价值和社会价值。

本文作者：

阿里巴巴集团高级产品经理   申忱