2-自然资源卫星遥感智能解译技术及业务化应用.pdf

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1、自然资源部国土卫星遥感应用中心自然资源卫星遥感智能解译技术及业务化应用汇报内容工作背景一、智能监测二、典型应用三、工作背景一、1.1 新要求：数字中国、美丽中国建设自然资源调查监测数字化转型要求：综合应用人工智能、大数据等新一代信息技术，以更准确、更全面、更快速、更便捷的技术手段赋能自然资源两统一职责履行。善用AI赋能：打成自然资源数据与业务的实时上线、合理用数、AI赋智，服务按需即时。第十九届四中全会特别指出，加快建立自然资源统一调查、评价、监测制度，健全自然资源监管体制。深化人工智能等数字技术应用，构建美丽中国数字化治理体系，建设绿色智慧的数字生态文明。习近平总书记国家战略自然资调查监测体

2、系构建总体方案2020.1自然资源调查监测技术体系设计方案2020.12自然资源部关于保护和永续利用自然资源扎实推进美丽中国建设的实施方案2024.8政策文件行业要求土地矿产资源自然资源全要素监管 单要素监管向全要素监管转变 事后监管向事前监管转变 人机交互向智能化监管转变1.2 新形势：天空地传感器资源蓬勃发展卫星遥感遥感卫星“天上看”无人机“按时拍”高位视频“空中看”网格员“地上查”感知设备“全程测”网格员铁塔视频无人机物联网传感器现阶段已有卫星遥感超过1000个（美国500多，俄罗斯120多，中国500多）；空中有人飞机及无人机超过10000架；中国摄像头2000多万；智能手机10亿多个

3、，为耕地保护提供了丰富的数据源。2013以前知识工程机器学习20142021大数据深度学习（CNN、Transformer）2022年至今基础(大)模型多模态泛化2015遥感云计算平台2020自然资源AI平台2019在线智能解译平台小规模人工标注样本集20102023半监督生成样本智能模型遥感样本集应用与服务“互联网+”到“人工智能+”，遥感智能解译样本标注从人工勾绘向半监督生成发展，模型从通用向专用和基础（大）模型发展，应用向规模化发展，服务从离线向在线云服务发展1.3 新技术：人工智能加速垂直应用实现人与自然和谐共生的现代化，需要构建自然资源数量质量生态三位一体监测体系，综合多源卫星遥感优

4、势实现土地利用、地表覆盖和地表参数全面监测。1.4 新体系：在线实时智能感知智能监测二、具 体任务高频次遥感监测长时间序列遥感监测即时遥感监测开展全国季度变化遥感监测，实现对违法用地的“早发现”，为“早制止、严执法”提供支撑针对冰川、红树林、自然保护区等重要对象、重点区域开展长时间序列遥感监测，为自然资源生态保护提供支撑开展自然灾害遥感监测、重大事件应急监测及自然资源整治监测等，服务于应急响应、专题整治等 体系框架：数量、质量、生态一体化监测2.1 基本思路：一体化监测指标自然资源地表要素数量、质量、结构、生态功能等综合监测，需要构建“土地利用-土地覆盖-地表参量”一体化的遥感监测技术体系，实

5、现“一监多用、多监合一”统筹遥感监测耕地：水田水浇地旱地土地利用 种植属性：耕种/未耕种休耕林粮间作作物类型：粮食作物经济作物蔬菜作物土地覆盖 作物参数：种植面积植株密度粮食产量土壤参数：土壤水分土壤温度 有机质含量地表参数耕地“土地利用-土地覆盖-地表参量”一体化遥感监测内容自然资源“一监多用、多监合一”统筹遥感监测（王权，尤淑撑；（王权，尤淑撑；20222022）土地利用监测指标土地覆盖监测指标地表参数监测指标自然资源主体业务以多模态时序卫片为主要数据源，基于深度学习模型学习地表要素时-空-谱多维特征，在特征空间提取土地利用、土地覆盖、地表参数信息多模态时序卫片感知模态时序光学高光谱热红外

6、微波其他日旬月季年高分三号高分五号高分一号高分六号高分七号资源三号5米光学卫星高分二号LandsatSentinel-1Sentinel-21米C-SAR陆探L-SAR一体化要素信息提取多维特征智能提取CNN、GCN、LSTM、Transformer等模型提取要素特征土地利用：耕地土地覆盖：玉米、大豆、小麦地表参量：覆盖度就绪数据模态/时序特征样本模型训练提取信息2.1 基本思路：一体化监测技术土地覆盖变化对应季节性变化、土地利用变化对应特征跃变、地表参数变化对应特征缓变，多模态、多时相卫片可以提取并区分特征的变化幅度和变化规律 土地利用变化（特征跃变）耕地耕地建设用地建设用地数据：前后时相影