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制图|3米！AI+遥感，让地表信息制图再攀新高峰

在近日召开的WGDC 2020全球地理信息开发者大会上 ， 清华大学理学院院长、地球系统科学系主任、清华大学中国城市研究院院长宫鹏教授重磅发布了由清华大学与全球领先的AI平台企业商汤科技合作完成的全国首个3米分辨率地表覆盖制图产品 。
这是继30米地表覆盖制图和10米分辨率全球地表覆盖图（FROM-GLC10）后 ， 宫鹏团队与商汤科技在全球遥感制图领域完成的一次突破性成果 。 同时 ， 这一成果也代表了AI技术将遥感制图引入了一个新的时代 。
制图|3米！AI+遥感，让地表信息制图再攀新高峰
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AI让更高空间分辨率地表覆盖成为可能
无论是城市的建设 ， 林地的开发 ， 还是荒地的改造 ， 人类对土地的开发和利用 ， 伴随着人类文明的进化而从未停止 。 土地利用是人类改造地球环境的顶级表现 ， 可以直观地反应地球的变迁进程 。
随着人类活动的加剧 ， 土地信息的变化也在加快 。 为了进行更加科学合理的规划和施行相应的措施 ， 精细化的土地分类管理势在必行 。 因此 ， 及时、准确地获取地球表面特征变化等要素 ， 开展全球及区域地表信息数据的研究 ， 就显得尤为重要 。 在这样的趋势下 ， 行业各界对更高空间分辨率的全球地表覆盖产品 ， 也均提出了迫切需求 。
制图|3米！AI+遥感，让地表信息制图再攀新高峰
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在这一过程中 ， 不仅需要数学、地理、计算机、信息与通信工程、AI等多种学科的交叉融合 ， 同时还要结合有效的定量化分析手段 。
通过对耕地、林地、草地、水、不透水层、裸地、等土地类型进行定量的分类和统计 ， 可以直观地反应土地覆盖和土地利用情况 。 这些精确的地表信息 ， 可有效支持对全球范围的城市扩张的模拟、对环境状况的评估 ， 从而为城市规划、经济发展、环境保护政策的制定等提供高价值的决策依据 。
相较于早前完成的全球30米分辨率地表覆盖制图 ， 在3米分辨率下的制图结果更能够区分出更小的居民点、水塘和农田 。 但与此同时 ， 其对数据量和对计算的要求也有了显著提高 。 面对指数级增长的遥感影像分析和处理需求 ， 单纯依靠人工实现定量化分析已经难以为继 。 作为产业的数字化引擎 ， AI技术不仅将让更高空间分辨率的地表覆盖制图得以实现 ， 还可以带来比人工更高的定量分析精度 ， 逐渐成为越来越重要的自动化解译工具 。
全国首个3米分辨率地表覆盖制图&全球3米分辨率全球地表覆盖工作
此次发布的全国3米分辨率地表覆盖制图 ， 是由清华大学与商汤科技合作共同完成 。 相关论文发表在了MDPI出版的国际遥感领域顶级期刊《Remote Sensing》上 。
该成果基于清华大学完成的全球唯一10米分辨率全球地表覆盖制图 ， 使用了同样的地表覆盖分类系统 ， 利用商汤科技领先的AI遥感智能解译深度学习算法 ， 对超过50,000张1024*1024像素图像进行学习 ， 采用样本迁移技术 ， 最终实现了3米地表分类 ， 下一步双方计划在年内开展全球3米分辨率的制图 。
制图|3米！AI+遥感，让地表信息制图再攀新高峰
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在精度方面 ， 从耕地、林地、草地、水、不透水层、裸地到冰雪 ， 此次3米地表覆盖结果相较于FROM-GLC10 ， 无论是UA（用户精度）还是PA（制图精度） ， 均实现了5%左右的提升 ， 总体解译精度达到86% 。 这些提升具体体现在：改善了10米城市内楼房阴影与水的混淆问题；让语义结果更加连贯 ， 减少局部类别混淆问题；对农村建筑物、道路和河流的提取效果较10米有进一步优化 。
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例如 ， 针对哈尔滨的3米制图 ， 其在水体的提取精度上有了显著提升；针对太原的3米制图 ， 对耕地和建筑的提取效果有了明显进步；在上海 ， 3米制图修复了10米制图中在耕地提取方面的一些错误结果 ， 带来更精确的提取结果 。


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