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武汉大学遥感信息工程学院院长张永军:Al助推卫星遥感步入“智能”时代

“要解决卫星遥感数据实时智能化处理和信息服务,必须注重多学科技术的交叉融合。”

近二十年来,作为“3S”技术的代表之一,遥感技术取得了长足的进步。目前我国已发射了数十颗光学、雷达(SAR)、高光谱等多模态遥感卫星,已形成各种高、中、低轨道相结合,大、中、小卫星相协同,高、中、低分辨率相弥补的全球对地观测体系,能够准确快速地获取多种成像模态、多种空间、时间和光谱分辨率的对地观测数据。

但是,相对于遥感数据的获取速度,其快速智能处理和服务能力仍严重滞后,海量数据堆积与有限信息孤岛并存的矛盾仍然十分突出。在实时化、智能化、知识化为特点的智能化测绘新时代,如何实现卫星影像空间感知和空间认知的智能化,以更高的效率和更智能的手段,获得更精准的处理结果,成为急需解决的问题。

在中国测绘学会2021学术年会现场,由武汉大学遥感信息工程学院牵头完成的“多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理技术及应用”项目(以下简称“该项目”)荣获2021年测绘科学技术奖特等奖。该项目作为同类型中的佼佼者,从数百个申报项目中脱颖而出,为遥感数据的智能处理和广域服务提供了一个可行的思路。

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为此,记者联系了该项目的主要完成人之一,武汉大学遥感信息工程学院院长张永军教授。他围绕获奖项目和遥感数据智能化处理等方面畅谈了自己的见解与思考。

遥感技术的未来是智能化

一门学科、一项技术的发展一般都会经历“搭建、能用和好用”这几个阶段,就卫星遥感领域而言,从资源系列、高分系列到天绘系列,我国已经建立起相对完备的卫星遥感体系,天上的“搭建”工作基本完成。近二十年来,卫星遥感数据已经在基础测绘、自然资源普查乃至交通、水利、农业、林业等多行业、多领域得到广泛应用,已经可以称得上“用起来”了,但是否方便好用却需要打个问号。

“目前,我国的遥感卫星类别多样,一方面提高了对地观测的精度,另一方面,多模态卫星遥感数据之间彼此割裂也为实际应用造成了诸多难题。此外,卫星遥感数据的识别解译和后期处理应用的自动化水平较低,也在一定程度上限制了卫星遥感技术的进一步普及化应用。”张永军认为,深入研究多模态遥感卫星影像一体化智能处理技术体系及实用化软件系统,有助于充分发挥每颗卫星、每个谱段、每个有效像元的作用,进而实现超大范围多模态遥感卫星影像准实时智能处理与信息服务,具有重要战略意义和实用价值。

李德仁院士在接受采访时曾表示,智能化是自动化和实时化的基础。毫无疑问,遥感技术实现从“能用”到“好用”的跨越,必然是朝着自动化和实时化迈进,因此,遥感技术的发展方向必然是智能化。

张永军介绍,面向我国地球空间信息产业、国家重大工程、国防军事建设等领域的重大需求,项目组在国家自然科学基金重点项目、重点研发计划等二十余个项目支持下,对多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理的基础理论、关键技术、产品研制等方面进行了持续研究长达十余年。

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“多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理技术及应用”项目荣获2021年测绘科学技术奖特等奖

该项目核心技术申请发明专利32项,其中17项已经授权;获得软件著作权23项;在国内外公开发表三大检索论文67篇,其中ESI高被引论文7篇。项目组还在国际上首次提出全新的摄影测量遥感科学概念,摄影测量遥感主要由摄影测量和遥感两个学科的交叉融合而形成,致力于研究解决同步探测被摄目标的几何位置、物理属性、语义信息及时序变化关系的理论方法及技术问题。

该项目创新性地提出语义信息辅助几何处理和多源数据融合语义信息提取的全新思路,构建了多模态卫星影像几何语义一体化智能处理技术体系,突破了多项核心关键技术,研发了自主产权的软件系统并取得广泛应用。

基于人工智能的融合创新

“要解决卫星遥感数据实时智能化处理和信息服务,必须注重多学科技术的交叉融合。”张永军告诉记者,该项目深度融合了人工智能技术,基于人工智能的深度学习和智能提取等能力,取得了以下几方面的创新突破:

01

首次提出基于人工智能技术的多模态卫星影像语义分割与几何处理融合新理论。创建了跨域稳健语义分割技术,通过自适应增量优化提升深度分割网络模型的迁移性和普适性,保证了多类型地物语义分割的时效性、容错性、稳定性和区域一致性。

02

首创性提出通过语义分割结果,全自动进行多源地理信息控制点粗差剔除,实现超大范围多模态影像精准几何处理;提出辐射不变特征变换等算法,进行可见光、SAR、高光谱、LiDAR强度图等多模态影像高可靠性匹配;单台机器2.5分钟可完成8000景卫星影像的并行区域网平差,大幅提高了自动化处理精度和效率。

03

突破了基于深度学习的多视遥感影像三维地形及大范围合成影像智能生成技术。将有理函数模型嵌入深度学习网络,实现大范围地形表面的快速自动重建,采用物方半全局优化提升困难区域的密集匹配精度,并在语义分割结果的辅助下进行大范围遥感影像无缝镶嵌合成。

04

创新性提出基于深度学习的建筑物、道路、农作物等典型地物目标语义信息智能提取技术;基于多尺度语义分割网络融合经验知识实现建筑物矢量边缘精确提取;结合语义分割和多起点中心线追踪优化提取道路网拓扑矢量;基于3D卷积和注意力机制实现多类农作物精细分类及其时空特征智能提取。

05

构建了全新的多模态卫星遥感影像几何语义一体化智能处理技术体系,研制出我国首套自主产权的多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理软件系统MIPS,其数据处理效果和效率均有明显优势,显著提升了融合处理的精准度和智能化水平。

智能遥感,成果落地

“该项目从论证、立项,到技术攻关前后历经十余年,不仅在技术上实现了创先突破,更实现了成果转化应用,产生了一定的社会和经济效益。”张永军告诉记者,该项目研发了我国首套自主产权的多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理系统MIPS,该系统具备快速语义分割、语义辅助精准几何处理、三维地形提取与多影像时序合成、地物语义信息智能提取等特色功能。

2020年12月,该系统通过由刘先林院士、王桥院士等七位专家组成的评价委员会鉴定,认为多模态影像高可靠性匹配、几何语义一体化智能处理、典型地物自动提取等核心技术均达到国际领先水平,具有广阔的发展前景和潜在经济社会效益,对推动行业科技进步和地理空间信息产业结构优化升级具有重要作用。

张永军介绍,基于最新的卫星影像摄影测量处理、多源影像融合、语义信息提取等相关理论与方法,结合先进的计算机技术、深度学习技术及自主研发的CPU/GPU两级加速并行处理机制,该软件系统的处理效果和效率均明显优于国内外同类软件。

例如,单机情况下,该软件仅需19小时即可完成1551景2米分辨率国产卫星影像的全自动处理,包括云区检测、影像融合、影像匹配、区域网平差、正射影像纠正等处理流程。语义分割结果约束的立体卫星影像区域网平差自动化程度和精度均显著提升,例如在1∶1万基础测绘产品DEM/DOM的辅助下,高分七号立体卫星影像的全自动处理高程精度从2.6米大幅提升至0.8米以内,镶嵌接边精度优于1像素。

目前,该软件系统已经成功应用于全球地理信息资源建设、一带一路倡议、实景三维中国、自然资源监测、地理国情普查等国家重大工程项目,广东、北京、重庆、贵州、浙江、河南、湖北等地的遥感影像高精度智能处理、专题信息智能提取、地质灾害隐患识别等行业应用项目和国防军事建设保障项目,并在今年中部地区特大暴雨等自然灾害应急响应保障方面发挥了重要作用,相关单位累计取得或保障了经济效益超过2.3亿元。

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该项目助力郑州暴雨应急监测

近年来,测绘地理信息行业正在打破行业壁垒,促进跨界融合,构筑起空间智能驱动万物互联的新格局,推动地理信息产业成为转变经济发展方式新的亮点。

李德仁院士认为,遥感技术正在由对地观测进入对人、对社会观测的新阶段,随着技术的不断进步,将有更多的技术手段应用到这一领域。如今,移动互联网与人工智能技术的快速升级,驱动着众多垂直行业的智能化进程。

海不辞水,故成其大。当我们谈论高水平测绘地理信息科技自立自强这一时代命题时,必须将目光和脚步向着更广域的多学科和多行业。毋容置疑,在卫星遥感技术乃至测绘地理信息智能化的进程中,以人工智能为代表的新兴技术手段必将扮演着重要角色。

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