讓人工智能來熬夜讀圖
用計算機和人工智能來替代讀圖員，把浩如煙海的遙感原始數(shù)據(jù)變成有用的知識，同時把遙感應用引向普及和深入，甚至走進普通民眾的生活，這是業(yè)界幾十年來的夢想。人們?yōu)榇藝L試了很多算法和方法，但是要把它變成產業(yè)，變成行業(yè)和個人能夠使用的工具。卻是一項知易行難的工程。
判讀員不夠用了
從遙感圖像里提取信息，是遙感應用和遙感產業(yè)的基本生產方式。在衛(wèi)星遙感發(fā)明出來以前，航空遙感是人們俯瞰地球的主要手段。那時的航空遙感相機都是用膠片作為記錄手段的。圖像判讀員們要對著這些照片做人工目標判讀工作。衛(wèi)星遙感技術發(fā)明和應用，特別是傳輸性對地觀測衛(wèi)星的出現(xiàn)，讓這些傳統(tǒng)的判讀員們有了新的任務。
但是越來越豐富的圖像資源帶來了新的問題：判讀員不夠用。按照美國軍方的標準，一名合格的判讀員培養(yǎng)周期長達八年之久。即使在技術人才最為充裕的美國軍隊和美國情報部門，也長期面臨著判讀員嚴重匱乏的問題。所以大部分衛(wèi)星圖像——不管是數(shù)字的還是膠片的——從來沒有人看過。
同樣的問題也出現(xiàn)在民用領域，自從傳輸型遙感衛(wèi)星投入使用，衛(wèi)星遙感圖像的數(shù)量再也不受膠片攜帶量的限制。高分辨率衛(wèi)星的商業(yè)化和商業(yè)星座的普及，更是讓數(shù)字遙感圖像成了要多少有多少的海量資源。
僅僅從國內而言，目前在軌運行的就有國有制的資源、高分系列衛(wèi)星，以及商業(yè)機制的吉林一號星座和高景星座，更多商業(yè)星座正在籌劃和部署之中。判讀員不夠的問題，比以前更加突出了。
這形成了遙感應用產業(yè)中最為薄弱的一個環(huán)節(jié)，龐大的資源和龐大的需求之間，靠極為有限的人力判讀環(huán)節(jié)維持著。產能不足必然會抑制需求，這也是遙感應用市場一直沒有像位置服務及廣播電視那樣發(fā)展壯大的原因。
熬夜得來的驅動力
國外遙感應用界最近才把這個問題推向前臺。2017年9月，在歐洲咨詢公司主辦的“世界衛(wèi)星商業(yè)周”上，人們熱議的話題正是“對地觀測行業(yè)從銷售數(shù)據(jù)轉向銷售答案”。要從數(shù)據(jù)中取得答案，就不可能像傳統(tǒng)上那樣靠人力來分析數(shù)據(jù)，只能依靠人工智能和深度機器學習技術。
在遙感產業(yè)界規(guī)模最大、名氣最大的數(shù)字地球公司，則把自己的業(yè)務全面轉向了亞馬遜網(wǎng)絡服務公司（AWS），利用AWS所掌握的機器學習技術來實現(xiàn)深度分析，服務于防務、情報、公共安全、測繪、環(huán)境保護、油氣勘探和導航等領域。這一連串的事件得到了國際航天媒體的廣泛報道。但是國外航天媒體所沒有報道的是，中國的商業(yè)航天創(chuàng)業(yè)者們不但很早就意識到了這個問題，而且表現(xiàn)出了更高的行動力。
早在2006年，一家叫做航天星圖科技(北京)有限公司（以下簡稱航天星圖）的創(chuàng)業(yè)企業(yè)，就啟動了向遙感圖像智能處理進軍的進程。迄今為止，他們已經(jīng)開發(fā)出了五代產品，從GEOVIS 1到GEOVIS 5，智能化程度越來越高。在曙光超級計算機和智能計算基數(shù)的支撐下，這種產品平臺正在發(fā)揮著日益顯著的效能。不但如此，航天星圖還打算融合用戶的知識與力量，共同建立產業(yè)生態(tài)圈，開發(fā)GEOVIS平臺的應用，共同把遙感數(shù)據(jù)中的信息變成對社會運行有用的知識。
航天星圖并不是因為突發(fā)奇想才選擇了遙感圖像智能處理這個研究方向。早在21世紀初，國內就開始采購國外高分辨率商業(yè)遙感衛(wèi)星圖像。當時這類衛(wèi)星圖像數(shù)量較少，而且應用非常有限，用人力處理圖像還是可以接受的方式。
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