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【阿里云】多行业遥感智能解译解决方案
综合运用遥感 AI 技术,通过多源对地观测数据的智能解译分析,解决传统数据处理效率低、精度差等问题,助力自然资源、新能源、农业、气象、环保、水利、住建、应急、海洋、金融保险等领域实现全面、精准、高效的遥感影像智能分析利用,推动综合监测监管场景工作实现从人工到自动、从定期到及时、从被动响应到主动作为的转变。
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注册资本:100000万元人民币

成立时间:2008-04-08


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综合运用遥感 AI 技术,通过多源对地观测数据的智能解译分析,解决传统数据处理效率低、精度差等问题,助力自然资源、新能源、农业、气象、环保、水利、住建、应急、海洋、金融保险等领域实现全面、精准、高效的遥感影像智能分析利用,推动综合监测监管场景工作实现从人工到自动、从定期到及时、从被动响应到主动作为的转变。

方案架构

多行业遥感智能解译解决方案
空间数据:支持卫星遥感、无人机遥感、气象数据、视频数据和其他GIS数据的多源时空数据综合管理和可视化展示。
核心算法:遥感 AI、视频 AI、气象 AI 核心算法加持,助力时空大数据精准、快速挖掘与分析。
应用场景:提供面向多行业、多场景的一体化解决方案与平台。


可以解决的问题

多源时空数据汇聚管理难
人工处理解译效率低、成本高
样本库建立与 AI 模型自训练难


方案优势

高融合性
支持多尺度、多类型、多维度的时空数据融合治理


强针对性

针对不同业务场景,透出 AI 算法+系统+服务个性化方案


可持续性

通过半监督策略和自学习训练,实现 AI 模型训练与持续提升



方案优势

高融合性
有效融合天、空、地多维数据,实现光学、多光谱、雷达影像、气象云图、网格数据、视频数据等多源时空数据的综合管理与叠加展示。

强针对性
针对自然资源、水利、生态环境、农业等不同业务场景,透出 AI 算法+系统+服务个性化方案。

可持续性
通过半监督策略和自学习训练,支持自定义样本规则、制作样本库,训练模型,实现 AI 模型训练与持续提升。


客户案例

湖南省第二测绘院
基于变化检测 AI 算法,助力快速、精准的完成全省月度违法用地变化检测任务,综合查全率达到较高水准,在行业内形成良好示范效应。


水利部信息中心
采用遥感 AI 技术,全面支持全国七大流域河湖四乱(乱采、乱挖、乱占、乱建)治理常态化监测,自动提取水体、片林、光伏电厂、采砂场、 网箱养殖、大棚、拦河坝、临河房屋等典型目标,助力及时掌握并处置可能影响水利河道安全的人类建设或活动因素。


使用流程

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