雲上有AI,讓地球科學研究更省力

阿里雲開發者 發表於 2022-07-11
人工智慧
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。

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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:

  1. 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;
  2. 將資料在本地計算機進行儲存配置;
  3. 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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。


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AI Earth 地球科學雲平臺https://engine-aiearth.aliyun.com

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