“耕地种植结构AI遥感分析一张图”上新 大模型提效耕地“非粮化”监测效率

  记者今天从AI企业商汤科技获悉，其“智能遥感云”平台全面升级，面向农作物种植结构分析需求新增“耕地种植结构AI遥感分析一张图”功能，提供了耕地地块识别、作物识别、非粮要素识别等种植结构分析需求的全新解决方案，实现了耕地地块、作物识别、非粮要素识别的自动化、智能化、常态化。

  基于“日日新5.0”基座大模型的强大多模态能力，商汤推出面向遥感领域的“商汤地界”AI遥感大模型，结合多年赋能实践经验，构建了针对农业领域垂直场景的思维链。全新升级的“智能遥感云”平台正是结合大模型技术的通用化和专业化能力，为耕地种植用途管控、非农非粮化监测、农业普查、农业补贴监管、农业保险和农业信贷等相关业务提供精准、高效的基础数据。

  耕地地块数据是农业遥感监测的基础数据，是农作物类型、权属、长势和产量的载体，也是种植结构分析的基础。针对耕地地块的数量和属性进行识别和分析，使农业管理部门可以更准确地了解耕地的空间分布和利用情况，有助于实施精准农业管理策略。

  据介绍，“智能遥感云”平台以亚米级高分辨率遥感影像为基础底图，基于“商汤地界”遥感大模型的耕地地块检测模型，能够高效识别并提取区域内的耕地地块分布，准确获得耕地地块位置、数量和面积信息。以2000平方公里的区县为例，平台仅需8-16个小时就可以完成耕地地块的检测和分析——而传统人工目视判读方案则需2个月，效率提升60余倍，在保证数据质量的同时，最大限度提升服务效率，降低服务成本。

  农作物种植分布对于农业种植管理、合理优化种植结构、农业种植政策制定等方面都具备极其重大的价值。通过农作物种植分布识别，可以更好地了解耕地资源利用状况，助力农业农村部门精细化管理，保障粮食安全。

  商汤“智能遥感云”平台拥有基于2米影像的玉米、小麦、水稻检测，以及基于10米影像的玉米、小麦、水稻、大豆、棉花检验测试能力，能够很好的满足全国的泛化适配要求。以2000平方公里区县级作物识别为例，平台1小时内即可识别2米级作物识别，半小时就可以完成10米级作物识别，传统遥感识别方案需要数天才能完成，效率大幅提升。

  伴随社会经济发展和土地集中产业化种植管理，耕地“非农化”“非粮化”情况愈发严重，“非农化”直接影响了用于种植的耕地总量，“非粮化”则直接影响了正在种植耕地的实际用途，都是事关粮食安全的重大风险因素。

  而“智能遥感云”平台智能检测模型具备全国不同地形、地貌的泛化适配能力，可以有效的进行园地、大棚、建筑、库塘、道路、建筑施工工地、林地等40余类地物自动化检测，无需人工干预。有效解决了传统遥感监测方案的低效率、高成本、易错易漏等问题，为非农非粮要素的检测提供了智能化、自动化、常态化的技术选择。

  通过耕地地块识别、作物分布识别和非农非粮要素识别等功能，商汤“智能遥感云”平台此次全新升级的“耕地种植结构AI遥感分析一张图”功能，不仅为农业农村部门的种植管理和决策提供了高效的技术上的支持手段，同时也能覆盖传统的农业补贴监管、农业保险、农业信贷等遥感监测需求，以及未来国家农业普查业务，从而全面推动农业可持续发展和粮食安全保障。