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人工“挑片”時代結束秒級響應的影像智能推薦來了

數據來源：數慧云腦 2023-01-30 575

伴隨著航天航空衛星遙感技術及產業的快速發展，全球衛星遙感影像數據呈爆發式增長。這些數據來源廣泛、類型多樣、規模龐大，與測繪地理信息、生態環保與國防安全的關系越來越緊密，在自然資源、生態環境、農業農村、城市建設、應急保障等業務領域中廣泛應用，影像使用頻率及個性需求越來越大。

如何實現對這些數據的系統化組織、管理和應用，建立以業務為驅動的影像自動推薦模式，是影像統籌要解決的關鍵性問題。

我們在上一篇文章：還在人工目視檢查？海量多源衛星遙感影像自動化質檢了解一下?中，向大家介紹了對影像質量進行自動化、智能化、標準化“體檢”的方法，為下一步影像數據的精細化利用提供了可靠的技術支撐。

影像質檢完成之后，就進入下一個環節——選擇合適的影像。不同行業應用領域及不同業務應用場景，對影像的要求也各不相同。例如，農作物長勢監測、糧食估產等業務，對影像的光譜信息及采集時間就有較高的要求，而對分辨率的要求就會相對較低；城市空間監測等精細化管理要求較高的業務，則對影像的分辨率要求就比較高；而衛片執法等對影像時效性要求較高的業務，則對影像的覆蓋率要求就比較高，對影像的質量和分辨率的要求就會相對降低。

為滿足不同行業及業務應用場景對影像的統籌需求，北京數慧經過3年潛心研究，將知識圖譜、深度學習等新一代信息技術與自然資源業務領域深度融合，自主研發了影像統籌管理系統，將各行業業務專家的知識進行固化，形成知識圖譜，構建統籌推薦算法，實現快速、準確、自動化地挑選出滿足目標區域內質量最優、時相最佳、成本最低、覆蓋率最高的衛星遙感影像數據，以解決人工成本高、數據質檢任務重、人工選擇數據難的問題。

系統摒棄以景為單元的傳統衛星遙感影像數據組織模式，基于影像質量標簽和可用域，構建了時相優先、質量優先、優劣互補、業務場景語義推理等多因子的綜合推薦算法，以滿足不同業務應用場景對影像的需求，進而充分將有云（霧）的衛星遙感影像數據利用起來，提高目標區域影像覆蓋率和利用率，強化生產統籌服務能力。

下面我們以廣東省惠州市博羅縣2022年數據為例，來對比人工挑選和計算機自動挑選影像的過程和效率，應用場景為生產2022年博羅縣亞米級一張圖。該縣共有影像數據45景，以GF2為主，數據采集時間集中在3月、9月和10月，數據質量整體較好。

先來看一下人工“挑片”步驟：

第一步：

對該區域45景影像進行人工解壓，并通過圖像處理軟件，對影像數據按采集時間進行分組。

3、4、5月份影像覆蓋情況