谈及未来发展■◆★■■，孙海江也充满期待。在他看来，我国在星上智能处理和地面遥感AI大模型技术上同步发力，推进人工智能遥感技术发展，太空中的卫星将变得越来越“聪明★◆■★■”。
当远在太空的卫星与前沿热门的人工智能技术“碰撞”◆■★◆★，将擦出怎样的高科技“火花■★◆”◆■★？
★★★■◆“人工智能可以取代人力勾绘农作物地块，快速完成耕地识别◆★■，工作效率相比人工作业提升数十倍。◆★★◆◆■”曲春梅说。
去年12月至今★■◆◆◆◆，一些科研院所和商业航天公司陆续推出人工智能遥感大模型，引发业内关注。
长光卫星技术股份有限公司农林领域应用负责人曲春梅以农作物定损举例，遥感卫星拍摄农作物后■◆■◆，需要经历人工标注指定范围，通过卫星遥感光谱分析技术判断识别◆★■◆，经过模型计算分析等过程。整个过程比人工查勘定损效率高■★★◆，但依旧需要人工在地物分割、边界精确等方面进行大量操作。
人工智能技术改变了这些现状◆■★◆。人工智能遥感技术是指通过对遥感卫星影像数据的深度分析和学习，实现自动化识别分类地表特征■★■◆，提高数据处理的效率和解译的准确性。目前该技术有两种实现方式，一种是卫星上增加人工智能模块，相当于为卫星装上一个拥有数据解译能力的智能大脑；另一种是地面建立人工智能大模型，基于深度学习智能处理遥感卫星影像。
人工智能技术的兴起★◆◆■，让行业迎来变革。■◆★★“以大数据和人工智能技术相结合的遥感大模型，推动了多元遥感数据的提取与识别技术发展★★。◆★◆”孙海江说。
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所图像部主任孙海江说，遥感卫星影像广泛应用于农林生产、环境监测◆◆■★、智慧城市、地理测绘、土地规划等领域■■◆◆。随着卫星规模增大，全球每天获取的观测数据已经开始以Pb量级测算★◆★◆◆。传统手动、单一领域的遥感信息提取方法难以适应海量遥感数据的快速解译。并且，由于卫星遥感数据的特殊性◆■■★，其涵盖了大量的地理、气象、环境等多元信息。这些信息的高效利用也需要强大的数据处理能力和特征提取技术予以支撑。
通过高分遥感数据监测城市发展，有效指导城市规划和管理，实现交通流量监测、城市绿化覆盖评估等◆★★★。通过监测作物生长状况◆■◆◆，指导农业生产与管理◆◆★★★◆，提高作物产量和品质。监测森林覆盖变化★★★◆◆、水体污染等，为环境保护提供科学依据……细数人工智能遥感技术的作用，长光卫星技术股份有限公司市场经理马鉷滔滔不绝。
人工智能与遥感技术结合后，还可以实施目标识别和变化检测等功能。试想■◆■，让远在苍穹的卫星“关注”一座大型工厂的建设。建设期间，无论是施工场地的大型机械运动轨迹，还是施工进展，都能被捕捉记录。对比多日的施工数据，人工智能遥感技术还能自动分析当地施工是否完成既定计划，明日还需再追赶哪些进度等。
