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基于自监督大模型的

遥感智能解译技术新进展

卢浩

超图软件平台产品线高级总经理

2025年6月25日

P1

遥感软件技术与人工智能

从传统遥感到智能遥感

遥感技术实现大范围快速监测AI深度赋能遥感技术,深入挖掘遥感数据价值

遥感观测技术发展海量遥感数据

更多传感器,更高分辨率为AI模型训练提供了丰富样本

人工处理大量数据结合AI的智能遥感技术

调查评估效率低,周期长大幅缩短遥感处理与解译时间

溯源跟踪

自然资源、地学科研与行AI大模型技术催生遥感数据应

预警决策业应用需求广泛用与服务模式变革

P2

【2019】AIGIS1.0技术体系

GeoAIAIforGISGISforAI

AI+AR空间

空空间间机机器器学学习习可视化

功能空间深度学习AI属性采集forAI

AI测图

流程工具

AI配图空间分析

数据准备模型构建模型应用AI交互forAI

框架SparkMLlibTensorFlowPyTorchPaddlePaddle

领域库样本模型

数据文件型关系型数据NoSQL数据

P3

空间机器学习/深度学习功能算子

分类分析

时空分析地图匹配回归分析

图时空回归逻辑回归梯度提升树回归影像智能解译

三维分析梯度提升分类地理模拟变化检测

点云分割

决策树分类线性回归对象提取视频分析

倾斜摄影建筑部

件提取朴素贝叶斯分类决策树回归目标检测地理围栏

聚类分

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