3月17日，商湯科技遙感事業(yè)部總經(jīng)理張琳做客WGDC在線直播，闡述AI+遙感=?

張琳全面負(fù)責(zé)集團(tuán)遙感事業(yè)部的組建，業(yè)務(wù)整體規(guī)劃和執(zhí)行，同時(shí)負(fù)責(zé)集團(tuán)在上海及周邊地區(qū)重點(diǎn)商務(wù)合作伙伴的開發(fā)、合作資源的開拓及戰(zhàn)略項(xiàng)目的落地執(zhí)行，推動(dòng)商湯科技在新興創(chuàng)新業(yè)務(wù)上的快速發(fā)展。

在加入商湯科技之前，張琳曾任新加坡亞太交易所聯(lián)合創(chuàng)始人，協(xié)助公司成功獲批新加坡金融監(jiān)管局MAS頒發(fā)的衍生品交易所和清算所牌照并組建香港分公司。此外，她先后在香港交易所集團(tuán)市場(chǎng)發(fā)展部及上市科任職，并持有上海交通大學(xué)學(xué)士和倫敦政治經(jīng)濟(jì)學(xué)院研究生學(xué)位。

在這次直播中，因張琳臨時(shí)有事，商湯科技遙感事業(yè)部夏天代為進(jìn)行。夏天詳細(xì)介紹了AI遙感產(chǎn)業(yè)的市場(chǎng)，他表示：2020年，亞洲市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)達(dá)1億美元，到2025年，亞洲市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)達(dá)2億美元，所以說市場(chǎng)體量是非常大，遙感它并不是作為獨(dú)立解決問題的方式存在于大多數(shù)場(chǎng)景，而是需要和傳統(tǒng)的3S技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)時(shí)代結(jié)合。

以下為夏天直播內(nèi)容要點(diǎn)：
一、遙感視角下疫情與中國(guó)
二、AI遙感產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)
三、政策支持及利好
四、人工智能遙感解譯的困難。
五、AI遙感解譯技術(shù)
六、發(fā)布國(guó)內(nèi)首個(gè)在線智能遙感解譯平臺(tái)SenseEarth智慧地球
七、AI遙感應(yīng)用實(shí)例——澳洲袋鼠島大火紀(jì)實(shí)

一、遙感視角下疫情與中國(guó)

大家好！我是商湯科技遙感事業(yè)部夏天，臨時(shí)代替我們遙感事業(yè)部總經(jīng)理張琳，借WGDC在線直播平臺(tái)給大家做一個(gè)匯報(bào)，今天我演講的題目，AI+遙感能夠擦碰撞出什么樣的火花？

對(duì)于遙感人，我相信很多友商或是科研院所，都非常關(guān)注“中國(guó)速度”，商湯科技也是一樣，在火神山醫(yī)院建設(shè)的全過程中，我們做了一個(gè)全流程的工程觀測(cè)，并利用AI遙感技術(shù)對(duì)里面的內(nèi)容做了分析，在2019年9月30日，戰(zhàn)疫最前線的堡壘火神山醫(yī)院還是一片祥和，當(dāng)時(shí)我們對(duì)建設(shè)之前的用地做了基本分類，然后進(jìn)行信息統(tǒng)計(jì)，經(jīng)過AI解譯的算法，得到的建筑面積大概是6000左右，現(xiàn)在已經(jīng)是火神山醫(yī)院的地方，植被覆蓋大概有7萬多平方米。我們進(jìn)行全流程的觀測(cè)，黃色的框是遙感解譯分析出來的關(guān)于工程建設(shè)用地，藍(lán)色的框是在建工地，可以很明顯的看到綠地在逐步減少。

2020年1月30日，遙感影像可見施工已基本完成醫(yī)院整體場(chǎng)地平整、基礎(chǔ)混凝土澆筑等工作；2020年1月31日，醫(yī)院場(chǎng)地整體基建工程基本完成，集裝箱式病房陸續(xù)進(jìn)行安裝完畢；2020年2月2日火神山醫(yī)院竣工并完成交付。在這個(gè)地方我們做了統(tǒng)計(jì)表，然后大概得出的分析結(jié)果是，火神山醫(yī)院從2019年9月30日到它竣工的變化情況，可以看出建筑和施工的工地是在穩(wěn)步上升，裸地是從開始的增加到最后有部分的裸地變成建筑，而本來的植被面積是大幅度的縮減，這里面的所得結(jié)果，是通過人工智能解譯而非傳統(tǒng)人工標(biāo)注的方法得到的結(jié)論，和實(shí)際的對(duì)比效果來說，應(yīng)該還說是不錯(cuò)的。

美國(guó)在一月份和二月份，對(duì)中國(guó)整個(gè)二氧化氮濃度的整體觀測(cè)。二氧化氮是機(jī)動(dòng)車，發(fā)電廠工業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施，排放的最重要的污染廢氣。那么通過遙感視角，可以關(guān)注到這樣的變化，在青島西海岸工業(yè)園區(qū)的運(yùn)行狀態(tài)圖中，它實(shí)際上是在復(fù)工以后，我們可以看到，通過一些熱紅外或者近紅外波段的觀測(cè)，可以看到部分工廠已經(jīng)開工，從遙感的視角看到國(guó)家的復(fù)工情況，通過分析熱源、燈光等信息，分析到人群的聚集，工業(yè)的復(fù)工或是生產(chǎn)能力的復(fù)工的程度，以及大致的宏觀經(jīng)濟(jì)分析。

二、AI遙感產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)

從70年代航空遙感開始，到對(duì)地觀測(cè)的遙感衛(wèi)星一直都在發(fā)展，只不過是從2015年開始，全球活躍遙感衛(wèi)星數(shù)量以較高的速度增長(zhǎng)，2013-2018年的年復(fù)合增長(zhǎng)率CAGR達(dá)到30%，衛(wèi)星數(shù)量的發(fā)射是急劇攀升，其中商業(yè)衛(wèi)星的占比高達(dá)45%。那么過去在遙感應(yīng)用上，更多的是數(shù)據(jù)不夠豐富、數(shù)據(jù)源不夠多、衛(wèi)星觀測(cè)的頻次不夠密集，或者說數(shù)據(jù)質(zhì)量難以支撐我們進(jìn)行很有效的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。

隨著衛(wèi)星數(shù)量的增多，數(shù)據(jù)源也是極大增多，并且衛(wèi)星本身的航天技術(shù)也在提高，從最早幾十米的最高空間分辨率，現(xiàn)在已經(jīng)達(dá)到亞米級(jí)，甚至有0.1米空間分辨率的衛(wèi)星觀測(cè)能力。那么衛(wèi)星數(shù)量和數(shù)據(jù)源的增加，會(huì)對(duì)遙感應(yīng)用上帶來新的機(jī)遇，如何更好的運(yùn)用這些數(shù)據(jù)？

遙感衛(wèi)星發(fā)射數(shù)量的激增，意味著“無米下鍋”的時(shí)代將徹底結(jié)束，各種新的應(yīng)用場(chǎng)景都需要高度定制化的數(shù)據(jù)分析能力。過往我們可能更多的是依賴人工，比如說有一種職業(yè)叫做判圖員，他最重要的工作就是人為識(shí)別各種各樣地物類型在衛(wèi)星上的表示。

這是一個(gè)非常勞動(dòng)密集型的表現(xiàn)方式，效率低且受限于專業(yè)人員的專業(yè)水平，很難去支撐大范圍的落地應(yīng)用。我們需要找到新的途徑去來解決這樣的問題，這是全球?qū)Φ赜^測(cè)數(shù)據(jù)分析市場(chǎng)體量，它基本上和衛(wèi)星同步，從2016年到現(xiàn)在，及往后5年的預(yù)測(cè)，也是保持在一個(gè)30%的復(fù)合增長(zhǎng)率，它是來自于NSR的分析。

從分析的數(shù)據(jù)指出，到2020年數(shù)據(jù)分析的整體體量將超過5億美元，現(xiàn)在北美的市場(chǎng)比較成功，但是在亞洲、一些中東部或非洲國(guó)家，可能它的市場(chǎng)潛力在，但是并沒有得到很好的挖掘，也受限于各種技術(shù)原因。

2020年，亞洲市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)達(dá)1億美元，到2025年，亞洲市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)達(dá)2億美元，所以說它的市場(chǎng)體量是非常大的，從我個(gè)人從業(yè)多年的看法來說，遙感它并不是作為獨(dú)立解決問題的方式存在于大多數(shù)場(chǎng)景，而是需要和傳統(tǒng)的3S技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)時(shí)代結(jié)合，我今天主要講的是跟人工智能的結(jié)合，共同地發(fā)揮應(yīng)有的效率作用，所以說它的應(yīng)用非常廣泛。

過去我們可能更多的是一種To G的模式，因?yàn)檫b感衛(wèi)星數(shù)據(jù)影像的特點(diǎn)范圍廣、精度稍差、獲取相對(duì)容易，以及價(jià)格相對(duì)便宜，并且有大量歷史存檔數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)，所以在各種各樣的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)結(jié)合起來，導(dǎo)致以前市場(chǎng)是用政府來買單，也就是說遙感的應(yīng)用主要來自于政府。

那么To B、To C特別是商業(yè)用戶、企業(yè)用戶來用遙感，可能體量比較小，本身在傳統(tǒng)上能夠做的事情相對(duì)少，市場(chǎng)份額就沒有更多的擴(kuò)展開。但是隨著各種能力的提升，現(xiàn)在遙感數(shù)據(jù)作為另類傳感器數(shù)據(jù)的一種，它無論是在傳統(tǒng)的保險(xiǎn)、期貨的大范圍分析，甚至到具體的農(nóng)業(yè)上的運(yùn)用，對(duì)投資公司的宏觀分析，比如分析一塊地皮或開發(fā)區(qū)的商業(yè)價(jià)值等，開始逐漸的往To B甚至往To C上面會(huì)有一定的過渡。雖然它的范圍還是以大范圍需求的客戶為主，但是隨著各種各樣的技術(shù)涌入，在To B的市場(chǎng)里面，在未來會(huì)有一席之地。

三、政策支持及利好

政策推動(dòng)國(guó)內(nèi)衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)服務(wù)產(chǎn)業(yè)高速增長(zhǎng)，高分衛(wèi)星應(yīng)用是國(guó)家戰(zhàn)略性重大工程、受政策大力支持。那么也就是說，我國(guó)已經(jīng)付諸于行動(dòng)的制定政策和鼓勵(lì)措施，使衛(wèi)星資源進(jìn)入產(chǎn)業(yè)化，走進(jìn)商業(yè)航天的范疇。

2019年5月，第二屆數(shù)字中國(guó)建設(shè)峰會(huì)上，國(guó)家航天局發(fā)布《國(guó)家民用衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)暫行管理辦法》，這個(gè)暫行管理辦法是會(huì)把原來國(guó)家的數(shù)據(jù)、衛(wèi)星的政策使用，納合法合規(guī)的進(jìn)程。由國(guó)家推動(dòng)數(shù)據(jù)共享、技術(shù)共享，推動(dòng)遙感應(yīng)用產(chǎn)業(yè)化。

2019年8月，第二屆遙感應(yīng)用技術(shù)論壇中指出“2018年我國(guó)的衛(wèi)星遙感市場(chǎng)規(guī)模約為74億美元，機(jī)構(gòu)預(yù)計(jì)到2023年，這一場(chǎng)規(guī)模將達(dá)105億元。那么如此龐大的市場(chǎng)就會(huì)推動(dòng)各種資本的涌入，各種技術(shù)的更新迭代，也會(huì)給我們企業(yè)或者是相關(guān)的機(jī)構(gòu)帶來很大的信心。

另外一個(gè)利好比較有意思，2020年1月，特朗普政府采取措施限制人工智能軟件的出口，以期將敏感技術(shù)排除在中國(guó)等競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的控制之下。但是實(shí)際上對(duì)國(guó)內(nèi)的人工智能企業(yè)，或者遙感領(lǐng)域、傳統(tǒng)技術(shù)，它實(shí)際上是一個(gè)利好消息。

它其實(shí)是美國(guó)打商業(yè)戰(zhàn)，從農(nóng)產(chǎn)品上升到科技鏈條上的延續(xù)，到后面它還有更多的限制，雖然說他現(xiàn)在限制的是更多的偏向軍事應(yīng)用，但明顯的信號(hào)是他已經(jīng)開始對(duì)這種技術(shù)和軟件的交流進(jìn)行限制和禁運(yùn)。

美國(guó)特朗普政府高估了自己的技術(shù)，也低估相關(guān)企業(yè)對(duì)中國(guó)市場(chǎng)的依賴，中國(guó)遙感技術(shù)、人工智能技術(shù)在世界上都處于領(lǐng)先地位，雖然與美國(guó)可能還會(huì)在某些領(lǐng)域有些差距，但是總體來上說是不弱的。如果美國(guó)要實(shí)現(xiàn)禁運(yùn)，在市場(chǎng)上無疑是給我們發(fā)展留出空間，如果美國(guó)再進(jìn)一步擴(kuò)大的話，全世界各個(gè)地區(qū)的用戶，對(duì)于美國(guó)產(chǎn)品的信心也將會(huì)受到打擊。

四、人工智能遙感解譯的困難

雖然說國(guó)家已經(jīng)在發(fā)展航天技術(shù)開放、數(shù)據(jù)共享政策，鼓勵(lì)產(chǎn)業(yè)化，鼓勵(lì)各種龍頭企業(yè)的誕生，鼓勵(lì)產(chǎn)業(yè)鏈的健康發(fā)展，但還是存在政策開放速度慢的問題。中國(guó)雖然說是遙感大國(guó)，但是目前可分析數(shù)據(jù)也只有遙感衛(wèi)星發(fā)射數(shù)量一項(xiàng)，其他的數(shù)據(jù)都很難進(jìn)行分析，絕大多數(shù)的應(yīng)用都是對(duì)政府的服務(wù)，在To B這一段是非常的不足的，給政府服務(wù)時(shí)也同樣有問題，就是政府沒有那么多的遙感技術(shù)人員，或者在有些政府上面他并不太懂，不太認(rèn)可這個(gè)技術(shù)。

雖然說商業(yè)遙感衛(wèi)星向民間資本完全開放，但是在應(yīng)用方面，如果不能和各行各業(yè)，比如說農(nóng)林水環(huán)境、智慧城市等的去深度結(jié)合，就很難打破它傳統(tǒng)的應(yīng)用模式。而中國(guó)地信的數(shù)據(jù)和信息的開放速度，很明顯的是阻礙了遙感和解譯成果的應(yīng)用和發(fā)展。

還有一個(gè)比較有意思的就是所謂的無聲抵抗，還是跟政府相關(guān)，因?yàn)檫b感的衛(wèi)星數(shù)據(jù)以及解析出來的結(jié)果，除了本身技術(shù)上的一些結(jié)果，在定性上面，它是一個(gè)非?？陀^真實(shí)，不容有任何改變，你也無法去改變或者人為去操縱的。這樣就帶來一個(gè)問題，原來的人工解譯遙感圖像，它是人為可控、可預(yù)知的。但是如果把它變成一個(gè)不可控的方式，在某些方面會(huì)增加政府執(zhí)政上面的風(fēng)險(xiǎn)。遙感揭露的信息不對(duì)稱的本質(zhì)，在遙感的應(yīng)用上有的時(shí)候是一把雙刃劍，這個(gè)地方就不做過多的深入討論。

人工智能遙感解譯的技術(shù)難度還是比較高的。特別是人工智能技術(shù)在全世界范圍內(nèi)大部分是基于深度學(xué)習(xí)的方法，需要有大量的樣本數(shù)據(jù)，并且要被正確標(biāo)注好的樣本數(shù)據(jù)。

獲取這些數(shù)據(jù)是非常困難的，而遙感你需要去解譯的對(duì)象，無論是農(nóng)業(yè)、林業(yè)或者各種各樣稀奇古怪的建筑，哪怕是小目標(biāo)識(shí)別上的汽車、飛機(jī)、船舶等，它在不同的情況下，所標(biāo)注出來的樣本，有的時(shí)候也會(huì)產(chǎn)生一種過擬合的現(xiàn)象，也就是說區(qū)域獲得標(biāo)注的數(shù)據(jù)成本本身就很高，然后獲得到的這些樣本數(shù)據(jù)，用它進(jìn)行訓(xùn)練，過程中也會(huì)出現(xiàn)很多問題?？赡苣Ｐ虯在A省有用，拿到B省就不可用，那么這就是一個(gè)普世性的問題。

另外地理信息它有別于傳統(tǒng)人工智能用到的，比如解譯人臉的語義信息是非常不明顯的，需要更多的算法模型和模型的優(yōu)化來支撐解譯的實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景。如果通過人去解譯一件事情，假設(shè)精度是80%，那么你用人工智能的方式，你去解譯一件事情的時(shí)候，既投入了成本，又投入了精力，并且有比較高的期望值，這個(gè)時(shí)候?qū)θ斯ぶ悄艿钠谕当热藶榈倪€要高，那么怎么去滿足它？

還有比如要識(shí)別一個(gè)蘋果，它可能在平原地區(qū)是一種表示，比如山東的蘋果你識(shí)別出來非常的好，但是把它移到陜西去，可能你的模型就不適用了。所以說在這種地域上的限制、模型的復(fù)雜性、樣本獲取的難度等，帶來的技術(shù)難度就會(huì)相應(yīng)的提升。

我們現(xiàn)在也在做很多方面的嘗試和努力，比如我們做一些樣本克隆，或者說是樣本自身的一個(gè)衍生，然后在深度學(xué)習(xí)方面，原來最基礎(chǔ)的是通過大樣本的訓(xùn)練，慢慢的想基于小樣本訓(xùn)練去減輕這種困難，但是我們未來要走的路還是挺長(zhǎng)的，當(dāng)然我們也看到了很多希望，也做了一些工作，后面我會(huì)再跟大家著重的介紹一下。

五、AI遙感解譯技術(shù)

傳統(tǒng)遙感影像識(shí)別面臨的挑戰(zhàn)，解譯精度不足以滿足應(yīng)用需要；自動(dòng)化程度不足，現(xiàn)存的遙感圖像識(shí)別方法過程復(fù)雜依賴人工干預(yù)；不易操作，以來作業(yè)員的經(jīng)驗(yàn)水平；無法滿足面向海量遙感數(shù)據(jù)的快速處理需求；大量存量數(shù)據(jù)價(jià)值未被有效利用。

解譯精度不足以滿足應(yīng)用需要。解譯精度授權(quán)于兩個(gè)方面，一個(gè)是本身的數(shù)據(jù)源，圖像的質(zhì)量或是精度。目前提到的高分辨率的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，高分辨率實(shí)際上是三個(gè)意思，最普通的高分辨率是空間分辨率，我們大家能夠理解的零點(diǎn)幾米、一米、兩米這種叫空間分辨率，實(shí)際上還有時(shí)間分辨率和光譜分辨率。

而隨著空間分辨率，現(xiàn)在衛(wèi)星的數(shù)據(jù)普遍已經(jīng)到了亞米級(jí)，制約行業(yè)應(yīng)用或者制約應(yīng)用到擴(kuò)展的時(shí)候，更多的是來自于對(duì)時(shí)間分辨率上的要求，也就是說用戶需要一個(gè)高頻次的連續(xù)觀察，而衛(wèi)星在設(shè)計(jì)的時(shí)候，可能更多的時(shí)候?yàn)榱颂岣叻直媛?，降低了幅寬，?dǎo)致回訪周期到20天、40天的時(shí)間。

自動(dòng)化程度不足，現(xiàn)存的遙感圖像識(shí)別方法過程復(fù)雜依賴人工干預(yù)。要知道遙感本身學(xué)科相對(duì)來說比較小眾，可以用到遙感技術(shù)領(lǐng)域，或是機(jī)關(guān)單位、政府、企業(yè)來說，遙感人才完全是不夠用的。過去自動(dòng)化程度不足，很多地方希望用到遙感手段，但是不會(huì)用，能否設(shè)定一種自動(dòng)的方法，傻瓜式操作，從提供圖像到提供結(jié)果到分析，可以在本地完成，不需要專業(yè)人員去指導(dǎo)如何一步步的進(jìn)行解譯、標(biāo)注、分析、處理、統(tǒng)計(jì)等。

不易操作，依賴作業(yè)員的經(jīng)驗(yàn)水平。以前遙感的解譯技術(shù)，雖然說有輔助的軟件來協(xié)助，更多還是通過人為操作，是純?nèi)斯せ蛘哒f是半自動(dòng)化，特別是在對(duì)高精度地圖的更新、林業(yè)圖版的變化，城市的變化，去看兩幅圖不同，會(huì)帶來極大的人工操作的工作量。

自動(dòng)化程度不夠，智能化水平不夠帶來的直接的影響，就是處理的實(shí)效性不夠，可能一幅圖，一個(gè)專業(yè)人員要做精標(biāo)細(xì)標(biāo)的話，可能要一個(gè)工作日，那么在面對(duì)這么大的數(shù)據(jù)量的情況下，明顯時(shí)效性跟不上。這些種種的就導(dǎo)致了有大量有價(jià)值的數(shù)據(jù)是沒有被利用，也就是說存儲(chǔ)的影像數(shù)據(jù)沒有進(jìn)行一個(gè)很好的數(shù)據(jù)挖掘。

在未來不僅可以對(duì)新獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行一些分析，大量的歷史存量數(shù)據(jù)，也可以從中挖掘出巨大的商業(yè)價(jià)值。

六、發(fā)布國(guó)內(nèi)首個(gè)在線智能遙感解譯平臺(tái)SenseEarth智慧地球

將來為解決這個(gè)問題，我們引入了人工智能和遙感結(jié)合的概念，為了讓人工智能提高精度，提高效率以及讓它變成全自動(dòng)的，讓它可以更好的落地生根到不同的行業(yè)和細(xì)分領(lǐng)域，讓更多完全不懂遙感，但是又有遙感業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求的人可以用到遙感。

我們基本的技術(shù)，就是把來自太空的地理信息觀測(cè)和深耕多年的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解譯，以及超大規(guī)模并行計(jì)算的能力，結(jié)合成全球范圍內(nèi)的智能分析結(jié)果。利用AI+遙感將海量的衛(wèi)星影像通過原創(chuàng)的人工智能算法，轉(zhuǎn)化成一種全新的角度去理解地理信息，包括目標(biāo)檢測(cè)、用地分類、變化監(jiān)測(cè)等。

去年在泰伯網(wǎng)舉辦的WGDC2019大會(huì)上，我們發(fā)布國(guó)內(nèi)首個(gè)在線智能遙感解譯平臺(tái)SenseEarth智慧地球，把我們的算法和能力提供到網(wǎng)上，讓用戶可以體驗(yàn)人工智能解譯。關(guān)于SenseEarth智慧地球2.0支持用戶上傳他手上的數(shù)據(jù)，然后用我們的模型套到他的數(shù)據(jù)上面進(jìn)行遙感解譯，并且可以下載解譯的結(jié)果，我們的愿景是打造國(guó)內(nèi)首個(gè)互聯(lián)網(wǎng)云遙感解譯平臺(tái)。

七、AI遙感應(yīng)用實(shí)例——澳洲袋鼠島大火紀(jì)實(shí)

我以前在澳大利亞南澳呆過一段時(shí)間，袋鼠島距南澳的首府阿德萊德可能就170公里左右，是澳大利亞的第三大島，是非常漂亮旅游的圣地。島上有4000多個(gè)居民，每年差不多能接待14萬左右的游客。但是一場(chǎng)大火讓一切都變得不一樣了。澳洲大火，造成了數(shù)千間房屋的倒塌，幾千人無家可歸及好幾億動(dòng)物的死亡。

針對(duì)這個(gè)情況，我們利用人工智能解譯技術(shù)，對(duì)澳洲袋鼠島的大火進(jìn)行了實(shí)例分析，可以看到這是在三米數(shù)據(jù)上面做的，2019年和2020年澳洲袋鼠島的一個(gè)全貌，很明顯的看出，特別是中部偏西部地區(qū)的大片的森林已經(jīng)被損毀。

袋鼠島全島用地分類、路網(wǎng)提取。因?yàn)槿斯ぶ悄芙庾g效率比較高，我們的工程師為浪費(fèi)數(shù)據(jù)，把路網(wǎng)提取的算法也疊加上去，做了路網(wǎng)提取檢測(cè)，然后檢測(cè)出來的結(jié)果，跟當(dāng)?shù)氐膶?dǎo)航信息地圖做了比對(duì)，發(fā)現(xiàn)確實(shí)不錯(cuò)，這些導(dǎo)航信息地圖還是挺準(zhǔn)的，我們也挺準(zhǔn)，大家做了一個(gè)互相驗(yàn)證。

通過解譯，原來袋鼠島是4400平方公里，2019年有將近2300平方公里的森林面積，到2020年大火燒過之后，只剩10%，燒掉將近1700平方公里。這個(gè)解譯結(jié)果和他們現(xiàn)場(chǎng)統(tǒng)計(jì)出來的數(shù)據(jù)基本吻合。所以說也是對(duì)我們自己算法的驗(yàn)證。

我們看一下具體的細(xì)節(jié)，我們特地選擇了島東部沒有大火燒過地區(qū)的用地分類，從2019年到2020年，它的用地分類沒有發(fā)生大的改變，可能只是氣候上的改變，或者是水體變成了不透水層這樣細(xì)微末節(jié)的變化。

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