遙感技術在城市運營、耕地保護、應急救災等國計民生中的應用甚廣，遙感AI則可以大幅提升既有數據的利用深度，輸出更精細化、更準確地分析結果，如結合衛星照片與歷史氣象情況，“算”出某一塊農田里作物的長勢狀況，讓種地不再被動，而是更主動地“看天吃飯”。

以往，由于遙感衛星的影像數據規模巨大、地物分類復雜，要識別不同的地表物體，需要分別訓練多個專用的遙感模型，且單個模型存在識別準確率低、泛化性差等問題。10月20日，阿里達摩院發布業內首個遙感AI大模型，可識別農田、水域、建筑物等近百種遙感地物分類，且多項任務處理下依舊保持高精度的識別，還能根據用戶的交互式反饋自動調優識別結果。在一些特定場景下，對比傳統的遙感模型，實例提取的準確率可提升25%，變化檢測的準確率可提升30%。

山東省國土測繪院自2022年起與達摩院在自然資源調查、耕地保護等領域展開合作，調用遙感AI大模型進行山東全省冬小麥的長勢監測研究，識別精度達到90%以上，有效提升了冬小麥遙感解譯的效率，幫助農業管理者更好地預測糧食產量、提升農業生產效益。

國家自然災害防治研究院基于遙感AI大模型進行滑坡和倒塌建筑物的識別，在歷史的自然災害區域遙感圖像的測試中，提取這些受災信息僅需十幾分鐘時間，相比人工識別方式效率提升數十倍，為科學救災提供高效、精準的遙感分析支持。

作者：農民日報·中國農網記者 祖爽