簡介：達摩院釋出AI Earth地球科學雲平臺，將免費向科研人員開放，助力雲上地球科學研究。
對於遙感衛星，我們並不陌生，一顆顆遙感衛星，就是人類安放在近地軌道和外太空的眼睛，他們準確、勤懇、不知疲倦地幫我們觀察著地球。
但衛星收集回來的資料，卻不會像1+1=2這樣簡單淺顯地呈現出來，要把衛星遙感資料翻譯成可供我們使用的有效資訊，按照傳統方式，一般分為三步走：
- 向衛星資料運營機構申請獲取資料，或者下載行業公開資料；
- 將資料在本地計算機進行儲存配置；
- 對本地的資料進行處理、分析和研究。
而分析環節對機器的計算和儲存資源要求非常高，普通計算機難以勝任分析大規模的影像資料。另一方面，針對海量衛星遙感資料的分析，傳統方法自動化程度低、成本高、解譯效率低的難題一直未能解決。
達摩院AI Earth地球科學雲平臺，一個解決上述問題的綜合功能平臺應運而生。
AI Earth地球科學雲平臺基於達摩院在深度學習、計算機視覺、地理空間分析等方向上的技術積累，結合阿里雲強大算力支撐，提供遙感、氣象等多源對地觀測資料的雲端計算分析服務，用資料感知地球世界，讓AI助力科學研究。
如果您有以下使用需求：
個人使用者，需要便捷獲取海量公開遙感資料，並進行高效雲上處理分析。
政企使用者，需要基於自身業務場景，驗證遙感AI能力，打造線下專有云系統。
歡迎體驗AI Earth地球科學雲平臺，目前平臺已支援多種公開資料線上檢索、遙感影像線上分析以及相關資料管理功能。
多源資料檢索
目前平臺已上線Landsat 5、Landsa 7、Landsa 8、Landsa 9、Sentinel-1、Sentinel-2、MODIS等公開資料集，更多專題資料正在更新中，詳細資料規格資訊請參見資料集介紹頁面。
平臺支援四種方式確定檢索區域：1.通過POI資訊檢索；2.通過行政區劃檢索；3.在地圖上圈畫區域檢索；4.上傳包含地理資訊的向量檔案檢索。確定檢索區域範圍後，繼續篩選資料採集時間、資料型別、雲量等資訊，點選檢索按鈕即可得到所需資料列表。
線上資料處理
平臺以達摩院遙感AI能力為優勢，針對高分資料，支援地物分類、變化檢測、建築物提取、地塊提取等多種遙感AI線上解譯工具，針對Sentinel-1等雷達資料，上線了SAR資料AI水體提取功能。
此外，平臺還提供了指數計算、鑲嵌裁切、波段融合、座標轉換、柵格重取樣、圖斑優化、時序圖製作等八類通用型柵格、向量基礎處理工具，更多遙感資料處理原子能力正在持續上雲。
雲GIS工作空間
平臺基於GIS專業軟體工作視角，以圖層疊加方式呈現各類遙感資料，通過工具箱模式歸類各種遙感資料處理運算元，實現便捷高效的柵格和向量資料線上處理。
對於資料處理流程，平臺目前採用無程式碼低門檻的GUI操作鏈路，後期版本已規劃支援基於JavaScript和Python的開發者模式，滿足更多開發者使用者使用需求。
多源資料管理
平臺支援使用者線上管理收藏的公開資料、自主上傳的高分資料以及經平臺分析處理後的成果資料。
近期，平臺將持續完善公開資料集和資料處理原子能力，支援使用者在雲上完成各類遙感資料分析處理工作，免去各類原始資料查詢下載的繁瑣鏈路，資料成果可以直接雲端應用或下載到本地。
模型訓練
平臺支援使用者線上模型訓練、模型管理、樣本標註、以及樣本庫管理。
歲末年初達摩院釋出了2022十大科技趨勢，AI Earth就是十大趨勢之首——AI for Science的例項應用。
千百年來，實驗科學和理論科學是科學界的兩大基礎正規化。“人”發現科學規律，然後運用；“人”再從大量的實驗資料中，總結科學規律。
如今人工智慧正在催生新的科研正規化，AI可以自主發現科學規律。換言之，是AI從大量的資料中發現新規律，然後交給人類來運用。
開放的地球科學雲平臺，不僅帶來效率的顯著提升，讓研究者從繁雜的資料獲取分析步驟中解放出來；更科技、更高效、更便捷的AI正在伴隨人類一起對母星地球探測出更深入的認知。
AI Earth 地球科學雲平臺（https://engine-aiearth.aliyun.com）
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