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新型智慧城市

AI+遥感智能解译,赋能建设“惠民”、“宜居”、“善治”

在新型城市建设中,以遥感数据处理为代表的技术正在发挥非常重要的作用,通过对城市范围内的人、物、事件、基础设施和环境等要素全面感知、实时动态识别和快速目标提取,为建设“惠民”、“宜居”、“善治”的新型智慧城市提供更多有价值的信息。当前,基于人工智能的遥感图像处理技术已被广泛地应用在农业保险、农业生态环境调查与评估、林业资源的动态监测、病虫害的监测和受害评估、水体污染监测等场景。

一、AI+遥感,开启农业“惠民”新途径

在农业方面,遥感技术在农业资源调查与监测、农业生态环境调查与评价以及农业灾害的监测和农作物种植面积调查与产量估算等方面的应用,通过对作物分类、长势与灾害定量监测,为农户提供了个性化农业信息的精细服务,最终实现精准化种植和智能化管理。

1.农作物种植面积提取

通过不同作物在遥感影像上呈现不同的颜色、纹理、形状等特征信息,使用信息提取的方法,可以将作物种植区域提取出来,从而得到作物种植面积和种植区域。

中国东部某地区水稻提取

2.农作物长势分析

作物长势监测采用生产距平指数和同比指数两个分析指标。主要利用EVI指数进行计算。归一化植被指数(NDVI)、差值植被指数(DVI)、比值植被指数(RVI)和增强植被指数(EVI)等遥感植被指数被广泛应用于农作物长势遥感监测。

以冬小麦为例,以EOS MODIS影像为数据源,结合田间控制实验,将冬小麦生长模拟和遥感、GIS技术相结合,辅以地面农业气象观测与调查,以NDVI反演出的LAI作为表征冬小麦长势分级指标。

3.农作物产量估算

用直接监测法和同期对比法两种方法,以株高、叶面积指数 (LVI) 、归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、垂直植被指数(PVI)为主要参数,构建农作物产量估算模型,并利用野外观测数据、历史成果数据进行模型验证和精度评价。

将模拟结果与实际测量结果进行对比,采用采用平均离差、平均预测误差、标准差和拟合系数四个指标,对模拟结果的精度进行分析,评价模型的适应性和精度。

4.土壤墒情监测

采用适用于分层异质性表面进行空间估计,以全国县域土壤墒情监测数据为采样数据,以全国降水栅格数据与土壤分类数据作为分区数据,以县行政区作为报告单元,实现土壤墒情监测点数据到面数据的上推。采用交叉验证方法对土壤墒情估计效果进行验证,并与距离反比、克吕金、自然临近点和样条4种常规插值方法进行对比。

二、AI+遥感,打造“宜居”的城市环境

尊重自然、顺应自然、保护自然,是全面建设社会主义现代化国家的内在要求。必须牢固树立和践行绿水青山就是金山银山的理念,站在人与自然和谐共生的高度谋划发展。而森林资源的变化对于全球碳循环、气候变化、 生物多样性和生态环境都有重要影响,其区域内生态系统、地势布局的复杂性,限制了人类在此区域内的活动能力,难以建立大规模的监测与评估方式,利用遥感技术在清查森林资源,编制大面积的森林分布图,测量林地面积,调查森林蓄积和其它野生资源的数量,监测森林火灾和病虫害等场景应用,对维护森林生态系统的健康和生物多样性有重要作用,同时提高了城市人居环境的质量。

1.林地资源分布图

以LandSat8 OTM影像为数据源,调查南京市2020年林地资源分布图。

2.森林资源调查

机载激光雷达获取的点云密度≥2点/平方米;原始点云数据、分类后的点云数据、DEM、 DSM;植被点分类精度≥98%;DEM、DSM格网间距2米。

3.林火监测

以MODIS遥感影像为数据源,结合RS、GIS技术,基于小班主要地形、气象气候、枯草率、可燃物干重及植被叶面水分等数据,建立适合研究区的火险等级划分相关模型。再利用卫星遥感监测、无人机巡护、热成像智能识别、综合分析平台等技术,依托移动巡查、视频监控等手段,对火险等级高的区域进行重点巡护。

4.病虫害防治

地面植物具有明显的光谱反射特征(带“红”边波段的数据),不同于土壤、水体和其他的典型地物,植被对电磁波的响应是由其化学特征和形态特征决定的,这种特征与植被的发育、健康状况以及生长条件密切相关。

三、AI+遥感,助力水利“善治”新篇章

人类改变生存环境的同时诱发了一系列水生态环境问题,如河湖四乱、黑臭水体等,近年来,水生态环境的防治逐渐成为水利部和流域机构的重要工作之一。

在这期间,遥感技术发挥了很大的作用,有效解决了传统方式监管存在不高效、不全面、不及时、不精确等问题,提升了了水利管理的现代化监测水平。如对地表江河、湖沼和冰雪的分布、面积、水量和水质的监测,在水文情报方面,遥感技术能提供长期的动态情报,帮助预报旱情、融雪径流和暴雨洪水,监测洪水动向,调查洪水泛滥范围以及涝面积和受灾程度等,有效提高了水利治理能力。

1.水体污染监测

用航测技术手段,获取河流区域范围内优于0.1m分辨率的数字影像,并依据获取的影像数据制作整个项目区域内的正射影像;根据正射影像对排污口进行解译,标出疑似排污口,将正射影像图以及排污口解译成果按照要求进行整理及入库。


河湖分布图

2.水质遥感监测


以多源遥感影像为数据源,通过近红外、红边等波段建立水质遥感演模型,对区域水质发生情况进行有效监测,为水质的治理及预警提供有力支撑。





水质总磷含量分布图

3.水利遥感执法

常态化监测分析辖区内四乱现象,快速、精准获取大范围内水域乱占、乱采、乱堆、乱建问题信息,为河湖长管理提供数据支撑,提升执法效率。

4.洪涝灾害遥感监测

飞燕遥感有着成熟的空天地一体化监测技术,大范围、高频次、高精度、近实时的洪涝灾害监测成为现实,同时也具备高性能计算技术、研发遥感影像处理、多源数据融合的高效算法、深度学习等人工智能技术,这些都将推动遥感数据信息的深层次挖掘、洪涝信息智能化提取,提升数据处理效率与质量,为防洪减灾提供及时准确的技术支撑。

四、相关案例

1.广西森林资源规划设计调查机载激光雷达数据获取及处理项目(2018年度)  

2.安徽省森林资源规划设计调查机载激光雷达数据获及处理项目

3.绍兴上虞自然资源调查项目

4.乐安县森林资源调查项目

5.青岛市入河湖排污(水)

6.松材线虫病监测项目

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