行业面临的挑战

模型通用性弱

遥感图像具有星多、地广、时相多等特点,解译模型的泛化能力和鲁棒性不足,需要平台化产品满足用户个性化业务需求。

分析维度单一

纯粹依据遥感影像的分析,无法全面反映城市发展变化的全貌,尤其是背后的人口、产业、环境以及大众关注情感等时空变化信息。

AI人才不足

遥感解译应用场景日益丰富,AI人才相对缺乏,亟需针对业务人员的培训和与之配套的遥感解译训练平台作为支撑。

解决方案架构

依托百度昆仑AI加速卡、飞桨深度学习框架,采用“遥感解译+ 时空大数据”相结合的方法,实现城市规划治理领域宏观到微观的分析。不仅能在遥感影像上发现地表覆盖、城镇建筑物、道路等变化,还可以对遥感影像发生变化的区域进行人、事、时、地、物研究。同时,在模型输入层的遥感影像数据上叠加定位、轨迹、搜索、POI、人流量等时空特征,使得解译模型的整体精度和泛化能力大大提高。

典型应用场景

在城市规划治理领域,基于百度地图提供的基础地图,采用卫星遥感影像变化检测和时空大数据分析相结合的方法,不仅能够识别城市建筑物、道路、水体、植被的变化,而且可以分析这些变化在人口、产业、环境以及大众关注等方面所造成的影响,为政府规划部门进行人口监测、制定土地政策、评估城市空间结构、感知市民环境品质、推进低碳交通等提供有力的决策支撑。

方案价值与优势

宏观与微观综合分析
遥感解译提供城市宏观布局分析,时空大数据分析提供区域微观人群、职住、交通、产业等分析。
多模特征融合
遥感影像融合百度时空数据特征,提升模型精度和泛化能力。
支持自主训练
内置百度自研遥感解译预训练模型,支持在线标注、训练、发布模型,适应用户特定场景,零编程基础,简单易用。
自主可控
基于百度昆仑AI 芯片和飞桨深度学习框架构建,具有自主可控、安全可靠的优势。

实践案例

河北省某新区
卫星应用中心

河北省某新区时空遥感分析项目

运用人工智能技术,结合遥感影像和时空大数据,从遥感卫星影像、功能区域变化、兴趣点(POI) 增减、常驻人口和流动人口属性变迁和检索数据分析等多个角度,对新区的发展变化进行了较为全面深入的量化解读,为城市建设发展提供了从宏观到微观,从地图、遥感到时空大数据分析的一站式综合分析平台,采用定性和定量相结合的方法,得出了新区生态环境治理阶段性成果明显,人口总量和活跃度大幅度提升,全国民众对新区保持高关注度等结论,为决策层了解新区建设进度提供了有力支撑,取得了良好的社会价值。

某自治区卫星应用技术中心遥感智能视觉平台

采用业界领先的深度学习和机器学习技术,通过深加工地理信息数据,融合人口、交通、定位、画像等时空大数据,快速的从海量信息数据库中提炼出动态多维度的智能信息,为国土测绘、农林环保、应急救援等行业用户提供定制化的遥感解译服务,推动地理信息成果在深度和广度上的应用拓展,服务新基建和国计民生。

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生态合作计划

以“更懂AI,让城市生活更美好”为愿景,以“聚合、升级、共赢”为核心理念,以百度自身城市资源、AI技术、品牌、生态资源优势为基石;鼓励全国范围内,在智慧城市领域有独到创新及突破的核心推动者与百度一起打造城市智慧丰碑,并与政府及相关主管机构共建新型智慧城市。

百度智慧城市

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