Geproduceerd door de DAMO Academy, is het eerste grootschalige AI-model voor teledetectie in de sector er! Eén enkel model kan alles aan de oppervlakte identificeren, zoals landbouwgrond, gewassen en gebouwen, wat de analyse-efficiëntie van teledetectietoepassingen, zoals rampenpreventie, beheer van natuurlijke hulpbronnen en schatting van de landbouwopbrengst, aanzienlijk kan verbeteren. Het model is nu beschikbaar op het AIEarth Earth Science Cloud Platform.
Als u bijvoorbeeld "Extraheer landbouwgrond uit afbeeldingen" invoert, wordt het geselecteerde doel automatisch herkend.
Het Remote Sensing AI Interpretation Universal Segmentation Model (AIE-SEG), voorgesteld door DAMO Academy, is het eerste dat beeldsegmentatietaken op het gebied van teledetectie verenigt.
Eén model kan snel ‘nul monsters van alles’ extraheren en bijna honderd soorten landobjecten met teledetectie identificeren, zoals landbouwgrond, water en gebouwen. Het kan nog steeds zeer nauwkeurige herkenning behouden bij verwerking van meerdere taken, en kan de herkenningsresultaten ook automatisch afstemmen op basis van de interactieve feedback van de gebruiker.
In sommige specifieke scenario's kan, vergeleken met traditionele teledetectiemodellen, de nauwkeurigheid van de exemplaarextractie met 25% worden verhoogd, en de nauwkeurigheid van de wijzigingsdetectie kan met 30% worden verhoogd.
Op basis van de bovenstaande basismogelijkheden biedt het grote model van remote sensing AI "out-of-the-box" API-oproepdiensten. Gebruikers kunnen verschillende AI-interpretatiefuncties op afstand aanpassen aan verschillende behoeften, zoals waterwinning, monitoring van veranderingen in landbouwgrond, fotovoltaïsche identificatie, enz.
Het Shandong Provincial Institute of Land Surveying and Mapping werkt sinds 2022 samen met het DAMO Institute op het gebied van onderzoek naar natuurlijke hulpbronnen en bescherming van gecultiveerd land, waarbij gebruik wordt gemaakt van grote teledetectie-AI-modellen om onderzoek naar de groei van wintertarwe in de provincie Shandong uit te voeren. De herkenningsnauwkeurigheid bereikte meer dan 90%, waardoor de efficiëntie van de teledetectie-interpretatie van wintertarwe effectief werd verbeterd, waardoor landbouwmanagers de graanopbrengsten beter konden voorspellen en de efficiëntie van de landbouwproductie konden verbeteren.
Het National Institute of Natural Disaster Prevention and Control maakt gebruik van grote teledetectie-AI-modellen om aardverschuivingen en ingestorte gebouwen te identificeren. Bij het testen van teledetectiebeelden van historische natuurrampgebieden duurt het slechts meer dan tien minuten om deze rampinformatie te extraheren. Dit is tientallen keren efficiënter dan handmatige identificatiemethoden en biedt efficiënte en nauwkeurige ondersteuning voor teledetectieanalyse voor wetenschappelijke rampenbestrijding.
Luo Hao, hoofd van het AIEarth-algoritme bij het visuele technologielaboratorium van de DAMO Academy, zei dat multimodale teledetectie de enige manier is om mensen vooruit te helpen de aarde beter te begrijpen. De DAMO Academy zal het onderzoek naar grote AI-modellen met teledetectie blijven promoten en AI gebruiken om de verkenning en toepassing van aardwetenschappen te ondersteunen.
AIEarth is een alles-in-één aardwetenschappelijk cloudplatform dat in 2022 door de DAMO Academy is uitgebracht. Gebaseerd op de opeenstapeling van technologieën zoals deep learning, computer vision en geospatiale analyse, biedt het cloud computing-analysediensten voor observatiegegevens uit meerdere bronnen. Het werkt momenteel samen met meer dan vijftig universiteiten in China, en aanverwante technologieën zijn toegepast bij instellingen zoals het Ministerie van Watervoorraden, het Nationaal Meteorologisch Centrum en het Ministerie van Ecologie en Milieu.