引言 遥感技术正经历从“数据获取”向“智能决策”的范式转变,AI与遥感的深度融合催生了洪水淹没范围实时监测、城市热岛效应预测等创新应用。
随着人工智能的发展和落地应用,以地理空间大数据为基础,利用人工智能技术对遥感数据智能分析与解译成为未来发展趋势。本文以遥感数据转化过程中对观测对象的整体观测、分析解译与规律挖掘为主线,通过综合国内外文献和相关报道,梳理了该领域在遥感数据精准处理、遥感数据时空处理与分析、遥感目标要素分类识别、遥感数据关联挖掘以及遥感开源数据集和共享平台等方面的研究现状和进展。首先,针对遥感数据精准处理任务,从光学、SAR等遥感数据成像质量提升和低质图像重建两个方面对精细化处理研究进展进行了回顾,并从遥感图像的局部特征匹配和区域特征匹配两个方面对定量化提升研究进展进行了回顾。其次,针对遥感数据时空处理与分析任务,从遥感影像时间序列修复和多源遥感时空融合两个方面对其研究进展进行了回顾。再次,针对遥感目标要素分类识别任务,从典型地物要素提取和多要素并行提取两个方面对其研究进展进行了回顾。最后,针对遥感数据关联挖掘任务,从数据组织关联、专业知识图谱构建两个方面对其研究进展进行了回顾。
在此背景下,高光谱遥感技术以其精确的光谱分辨力和广泛的应用前景为水质监测开辟了技术路径。那么,什么是高光谱遥感技术?它如何守护江河湖海的生态健康? 高光谱遥感技术 高光谱遥感技术是一种将成像和光谱结合的技术,能够同步呈现目标地物的空间信息、辐射信息和光谱信息。其携带的成像光谱仪可在10nm左右的采样间隔内对波段展开光谱测量,收集窄波段光谱信息。 因此,高光谱遥感技术能呈现目标地物几乎连续的光谱特征曲线,并以足够的光谱分辨率识别特征地物,支持对目标地物物理、化学特性的反演。 随着高光谱遥感技术的持续发展,高光谱传感器具备了负载于卫星、无人机、地面基站、船舶等平台的能力。 高精度水质反演 运用AI+光谱大数据实现高精度水质参数反演,保障模型泛化能力的反演精度。 在线模型更新 支持水质反演模型在线更新,以适应水质变化,保持监测结果的时效性和准确性。
记者了解到,今年,国、省、市、县气象部门四级联动,首次应用卫星遥感技术对冬小麦分布情况开展监测评估业务,其监测产品的空间分辨率可达30米。
一、技术应用:遥感赋能电力环境管理(一)遥感技术:电力环境监测的“天眼”电力环境综合管理平台依托先进的遥感技术,通过整合多源卫星数据,实现对电力设施及其周边环境的实时监测。 例如,在水力发电站选址过程中,遥感技术能够提供高精度的地表高程信息和水体分布数据。这些数据不仅帮助工程师快速评估水库容量,还为水利发电站的设计和水库容量计算提供了科学依据。 通过这种方式,遥感技术显著缩短了传统人工勘查的时间和成本,同时提高了选址的准确性和科学性。 二、应用案例:卫星巡视成果与实践验证太阳能和风能资源分布监测中,平台通过遥感技术获取的地表反射率、地表温度、风速等数据,为新能源的开发和利用提供了科学依据。 这种基于遥感技术的监测方法,不仅提高了资源分布的监测精度,还为新能源的合理开发提供了重要支持。
传统的CAE仿真需要消耗较长的时间,难以满足工程中实时监测和状态感知的需求。为了解决上述问题,我们推出了全新的工具——SimSensor,搭载有传感器接口(支持温度传感器、应变采集器),视频感知模块(支持AI推理),支持数据可视化,窗口配置等。
从“软件定义”概念出现以后,拉动了科技行业前所未有的创新热情,所有硬件设备都在围绕软件定义作部署。在网络领域,“软件定义”的思想也潜移默化地撩动着供需关系,整个行业变得“潮”了起来。网络+ AI(Artificial Intelligence)、云、5G……各种新兴技术赋予了“网络”新的内含。 “网络+AI”便是其中之一,那么本文我们就来看看“网络+AI”这个组合。 对于网络和AI的关系,业界大致会谈到两个方向——“Network for AI” 和 “AI for Network”。前者强调网络的服务属性
无人机巡检成为电力行业的主要巡检方式。它们能按预设航线低空飞行,搭载多种设备进行全方位拍摄。然而,在偏远山区,无人机飞行技术要求高,成本也高,还可能对输电线造成破坏。
自主AI代理的快速采用正在催生一个新的经济层,在这一层中,代理以超越人类直接监督的规模和速度进行交易与协调。我们提出“沙盒经济”作为分析这一新兴系统的框架,并沿两个关键维度对其进行刻画:其起源(涌现型 vs. 意图型)及其与既有人类经济的分离程度(可渗透 vs. 不可渗透)。我们当前的发展轨迹正指向一个自发涌现的、规模庞大且高度可渗透的AI代理经济,这既为我们带来了前所未有的协调机遇,也带来了重大挑战,包括系统性经济风险和加剧的不平等。本文讨论了若干可能的设计选择,以实现安全可控的AI代理市场。特别是,我们探讨了用于公平资源分配与偏好解决的拍卖机制、设计AI“使命经济”以围绕实现集体目标进行协调,以及确保信任、安全与问责所需的社会技术基础设施。通过这些探讨,我们主张应主动设计可控的代理市场,以确保即将到来的技术变革与人类长期集体繁荣相一致。
专刊“遥感技术在地球观测和地球信息科学中的应用” Remote Sensing- Special Issue Special Issue "Applications of Remote Sensing 本期特刊着重于遥感技术及其应用方面的最新研究进展,这些技术和应用特别与地球表面的各种绘图和监测变化有关。 我们邀请作者提交他们的应用遥感数据地球观测和地球信息科学。
大会揭晓了万众瞩目的AI+领域“十大最具价值”项目遴选结果,凭借产品的创新能力、雄厚的技术研发实力,达观数据跻身人工智能领域“十大最具价值”榜单。
电力系统的稳定运行是现代社会发展的基石,而自然环境的复杂多变却给这一系统的安全带来了诸多挑战。林火的肆虐、台风的侵袭、地表的沉降、潜在的风险以及冬季的覆冰,这些问题都可能对电力设施造成严重威胁。幸运的是,星图云开放平台的天空地一体化电力安全监测解决方案的出现为我们提供了解决这些问题的钥匙。
二、「AI+制造」的生意经 在新技术商业化比较艰难的情况下,行业和场景的选择非常重要。 所谓场景能力,并不完全是销售问题,也意味着如何前瞻地找到某个细分,并有机会形成一个或者半个垄断。
AI+智慧港口预警视频监控系统一、行业背景 随着国家经济建设的发展,近年来港口业务发展迅速,港口作为水陆交通的重要枢纽,无论是内陆港,还是进出口港都对港口业务建设的数字化提出了越来越高的要求,数字化港口是港口业务发展的方向
清华大学药学院副院长尹航为大家带来的演讲主题是:AI+药物设计:AI制药与产业前沿。
本文为大家带来的演讲主题是:AI+遥感,释放每个像元价值。主要分为四个部分: 遥感大数据时代 AI如何释放遥感像元价值 主要产地品与典型应用 总结与展望 遥感大数据时代 遥感,即遥远的感知。 主要产地品与典型应用 前面提到地是遥感图像得到的信息,实际中遥感技术AI应用非常广泛。例如:列出的这些自然资源、城市监管、全球战略都有广泛的应用前景,都可针对不同行业做出属于自己的产品。 1. 综上,遥感记录了人类几十年的真实发展过程,我们利用这种AI+遥感数据可以提高快速分析能力,实现四十年沧海桑田信息变化的监测。我们也能够从全球角度来观察和思考问题。 简单总结一下,AI+遥感数据如何实现应用颠覆的? 从这个图我们可以对比,与传统物理模型相比,深度学习的生产方式不仅生产过程简单,而且成本上越来越低,精度越来越高,这也是我们追求的目标。 2. 最后,我想说AI+遥感赋能就是一把金钥匙,我希望每个人都能拥有这样一把金钥匙。
不久前,国内领先中立云计算服务商UCloud和人工智能技术与服务提供商第四范式,联手推出的“第四范式·先知”UCloud专属公有云版本,引起了业界的广泛关注。在极高默契度的配合下,双方团队再度联手推出部署于UCloud云平台的“个性化推荐引擎”,并将于近期正式上线。 个性化推荐引擎是基于“第四范式·先知”平台和其他专利技术研发的一站式推荐系统解决方案产品,集推荐物料管理、机器学习训练日志生成、推荐召回和触发、推荐内容机器学习排序、推荐列表生成和管理等功能于一体。 个性化推荐引擎在与UCloud云平台深度结合
过去,父母常常要面对孩子们数不清的“为什么”,那真是一段颇为头疼的经历。而如今,不少家长都渴望借助AI对话玩具来让自己从这种困扰中解脱出来,“AI + 儿童陪伴”这个概念正一点一点地融入我们的日常生活。可以看到,越来越多的智能机器人以及AI教育应用被专门设计出来陪伴儿童成长。这些产品可不简单,它们不但能够给予孩子定制化的学习辅导,而且还具备进行情感交流的能力,目标就是为孩子们营造一个更加绚丽多彩并且充满寓教于乐氛围的成长环境。然而,这种现象仅仅只是市场上的炒作噱头呢,还是真的预示着在未来,教育与陪伴方式必然会朝着这个方向发展呢?
如果把人比作手机,价值观、态度和习惯是这个操作系统底层,领域技能更像是系统上的app。技能不会的话装一个就好,如果大家有好的“app”,可以相互推荐,如果自己没有装这个“app”,也可以借别人的。
近来,我们将AI与实时仿真相结合,实现了一个很有意思的工作。通过摄像头抓取结构的三维应力场,现寻求有相关诉求的合作方。