传统遥感数据解译依赖大规模人工标注，成本高、周期长，且主流模型多为单任务适配，灵活性不足，在应对对地观测技术迭代带来的庞大而复杂的遥感数据时，呈现出一定的局限性。基于遥感产业的以上困境，星图云开放平台推出空天大数据智能解译平台解决方案 ，将深度学习模型嵌入到数据解译的流程中，结合云计算、遥感、地理信息系统等技术，构建空天数据管理、在线计算、在线编辑、成果发布等一体化平台，帮助用户将海量数据快速转化为时空决策的准确可靠的依据，实现遥感数据价值的有效释放。
方案介绍
空天大数据智能解译平台解决方案旨在为自然资源、水利、农业、交通、国防等行业提供便捷化的时空决策级信息服务能力。平台可通过支持多源遥感数据引接、样本采集、模型训练、在线解译/计算、在线编辑、成果发布等AI解译步骤，快速、高效地从遥感影像数据中挖掘、分类和整理有效信息，完成地物分类、目标检测和变化监测等遥感智能解译任务。同时，该方案具备批量化自动处理分析遥感影像数据的能力，能集成针对多个典型应用场景实施专题监测，并提供成果共享发布服务，可形成基于多种广域高清影像底图。
该方案借助AI自动批量解译，突破了传统解译的效率瓶颈。其核心在于平台内置的深度学习模型，该模型能够从数据样本中自主学习地理对象的特征与规律，并结合非结构化数据进行结果校正，从而大幅提升解译的自动化程度与准确性。此外，该模型还为平台带来了更高的泛化能力，用户只需根据具体业务需求调整训练样本与模式，即可构建专有算法模型，实现跨场景解译，降低了面向不同场景时模型的适配成本与技术门槛。
AI 全链路处理
利用人工智能+遥感大数据技术自动化全链路处理，将地理空间大数据、人工智能模型生产、人工智能遥感解译、人工辅助生产、智能检索等业务融合于统一流程中，形成 AI 闭环。
多场景大范围自动解译
利用人工智能技术快速、及时、低成本地从海量的遥感卫星影像中提取地物要素信息，进而制作地物分类图、目标识别专题图、地物变化检测专题图、路网专题图等专题产品。
丰富的智能算法模型
方案构建深度学习模型与传统的遥感测绘算法融合，自主研发各类地物提取、目标识别与专题监测的优秀算法 40 余种；同时平台提供算法插件管理，并持续更新算法库，始终将解译精度与泛化能力保持在行业领先水平。
批量自动化快速解译
平台将硬件高速存储与计算资源进行统筹调度与算力整合，进行图像数据处理算法并行优化，支持批量数据、多任务并行处理，实现遥感测绘大数据全自动、高精度的快速处理、智能解译与专业制图。
"启发式"交互解译
平台针对深度学习模型在特定业务场景下泛化性欠佳的问题，面向用户提供简洁、稳定、高效的交互式样本增强和在线训练工具，形成完整健壮的"启发式"模型微调训练解决方案。
一键分享解译结果
解译结果无需下载，一键分享，用户使用浏览器即可进行浏览查看；数据轻松上传，一键查看原始数据详情，解译结果与标注结果便捷显示。
该方案支持多场景、多任务的处理与分析，所采用的AI技术可融合在遥感数据获取、监测、识别、分类等环节，显著降低数据解译过程对人工标注的依赖。
地物提取
利用深度学习语义分割技术及自主样本大数据，逐步迭代提升大区域多季节泛化能力，目前已针对全国 20 余座重点城市及周边的地表要素进行提取测试，在 0.5-2米分辨率的卫星影像中建筑物、道路等要素整体精度可达 90%以上。
目标识别
平台采用深层卷积网络进行图像特征提取、生成目标候选框进行图像目标识别，在此基础上，选用可变形卷积技术，并以任意四边形顶点坐标为目标输出。相比于传统目标识别网络，该手段可更有效地适应目标形状，达到更加精确的解译提取结果。
专题监测
平台集成了针对多个典型应用场景的专题监测与成果共享发布服务能力，基于多类型通感平台获取的遥感数据，可以提供大范围、高时效、多角度的信息，用于监测和研究地球表面的各种现象和变化。
解译辅助
平台集成了影像去雾、影像质量提升、影像增强等多个高可用的解译辅助工具，使得从中等分辨率的图像到高质量影像成为可能，发挥图像更大的潜能，大大提高解译的准确度。
典型案例
核应急高分应用示范系统
核应急高分应用示范系统，借助GEOVIS iBrain的核心能力，实现了影像产品自动化生产、核电站周边关键地物要素提取和变化监测、核电站周边应急态势展示等功能。助力遥感智能分析在灾害应急领域的落地应用。
综上所述，平台通过将深度学习模型和遥感数据解译流程融合，有效破解了传统遥感数据处理、分析模式的痛点。该方案在灾害应急领域的成功实践再次证明，借助AI解译技术，可帮助用户将海量、多模态的遥感数据，高效转化为可驱动时空决策的信息资产。未来，随着技术的深化应用，星图云开放平台将继续拓展AI技术在数据解译中的应用边界，优化深度学习模型，增强平台对复杂地理对象的分辨能力和地理信息推理能力，推动遥感数据要素价值最大化。