本文来自微信公众号“Web3智慧空间”，作者/领路元。
一、遥感数据处理
遥感数据的处理一般分为2个部分：
1）首先是遥感地面处理系统接收来自天上的卫星数据，通过大气校正、匀光匀色、裁剪分割等处理将原始的太空图像变成可以进一步识别、处理的图像；
2）在上述的基础上，对遥感图像进一步处理，包括图像的解译等，其中解译主要完成对太空遥感图像中具体物体的识别工作，此前主要是通过人工协助完成。
在解译太空图像的发展过程中，也经历了几个发展阶段：
1）人工解译阶段，此阶段完全依赖标注人员，人工成本高且解译成果转化率低；
2）AI+遥感阶段，此阶段AI技术已经对遥感图像处理有一定的帮助，通过AI模型以及算力的支持，帮助解译工作提高效率，有效实现了人机协同，同时遥感、测绘等对比观测平台及卫星数量不断增长，AI+遥感的结合有效缓解了图像解译的工作痛点；
3）在大模型发布以来为，遥感图像的解译工作有望进入到遥感大模型阶段，尤其是SAM大模型的发布，此阶段的解译工作有望借助大模型的通用能力对遥感图像进行统一的分割、识别、生成，大幅提升遥感解译工作的效率。遥感数据处理效率的提升也为下游的遥感应用爆发打下了良好的基础。
二、大模型有望实现降本和提高模型泛化能力
此前的遥感数据处理受制于人员成本较高和泛化能力差。在AI+遥感结合后，虽然遥感数据处理有了一定的进步，但对于卫星数量的增加以及高质量遥感数据的快速增长，仍然显得捉襟见肘，主要体现在对遥感数据的标注和勾勒效率较低、人工成本较高，以及传统深度学习模型的泛化能力不足。具体来说：
1）遥感数据标注成本高、效率低。近几年随着深度学习算法的崛起，AI算法运用在遥感数据处理领域，但是局限性依旧很大，因为AI算法仍需配备较多的人工标注工作。比如一个模型识别一个目标物，要达到较高的精度，需要模型不断学习几十万张遥感图像才能够达到收敛，而这几十万张图像大多需要人工进行标注，此中需要消耗大量的人工成本，当模型训练的图像需求量大量上涨的时候，人工的效率将成为掣肘。
2）模型泛化能力不够，鲁棒性不强。举例而言：如果模型是针对0.5米精度的光学遥感影像训练，那么此模型对于0.5米精度图像的识别能力是比较好的，但是对于精度0.3米或者0.7米的就效果一般；如果模型针对国内卫星数据的效果较好，但是可能对于海外其他卫星数据的效果就很一般；如果模型训练的时候是针对于机场，那么该模型对于高山、河流、灯塔等标志物的识别效果就会一般。
遥感大模型有望针对上述的问题实现突破，不仅仅降低人工标注的成本、提高效率，也在模型的泛化能力上有较为明显的改进。第一，在大模型完成遥感图像解译工作的时候，比如以前10平方公里的图像需要10个人做2-3周以完成精细化的建模和识别，现在可能只需要4-5人做一周，未来大模型不断迭代后，效率有望提高到1-2人做1-2天，基本上纯粹人工的工作量降低了90%。第二，在泛化能力上，遥感大模型有望实现分割一切、识别一切、生成一切，大幅提高模型的鲁棒性，自此实现一个通用大模型完成大部分的图像解译和处理工作，大幅提升遥感数据处理的效率。
来源：国信证券《天权视觉大模型发布，遥感数据处理能力进一步加强》
领路元点评：
通过运用人工智能大模型，可以更快速、准确地处理遥感数据，帮助我们更好地了解地球和自然资源的变化。这项技术的应用对于环境保护、自然灾害预测和资源管理等方面都有着重要的意义。
人工智能大模型在处理遥感数据方面具有很高的效率和精度，可以处理大量的遥感图像数据，并从中提取出有用的信息。这些信息可以帮助我们更好地监测自然资源的变化，预测天气和自然灾害等事件，从而更好地保护环境和人类生命财产安全。此外，人工智能大模型还可以应用于资源管理方面，帮助我们更好地规划和利用自然资源，实现可持续发展。
另外，人工智能大模型的广泛应用还可以促进不同国家和地区之间的合作和交流。通过共享遥感数据和使用人工智能大模型进行处理，各国可以更好地了解和监测全球环境变化，共同应对气候变化等全球性挑战。在这个过程中，人工智能大模型的应用不涉及政治立场和倾向，而是专注于数据处理和信息提取，为各国合作提供了更为客观和科学的基础。
因此，无论是在环境保护、资源管理还是国际合作等方面，人工智能大模型都将发挥越来越重要的作用。我们可以期待，在未来的发展中，人工智能大模型将为我们带来更多的科技进步和社会福利。
