P1基于自監(jiān)督大模型的遙感智能解譯技術(shù)新進展盧浩超圖軟件平臺產(chǎn)品線高級總經(jīng)理2025年6月25日遙感軟件技術(shù)與人工智能海量遙感數(shù)據(jù)為AI模型訓(xùn)練提供了豐富樣本結(jié)合AI的智能遙感技術(shù)大幅縮短遙感處理與解譯時間AI大模型技術(shù)催生遙感數(shù)據(jù)應(yīng)用與服務(wù)模式變革遙感觀測技術(shù)發(fā)展更多傳感器

，更高分辨率人工處理大量數(shù)據(jù)

效率低

，周期長自然資源、

地學(xué)科研與行業(yè)應(yīng)用需求廣泛從傳統(tǒng)遙感到智能遙感AI深度賦能遙感技術(shù)

，深入挖掘遙感數(shù)據(jù)價值遙感技術(shù)實現(xiàn)大范圍快速監(jiān)測調(diào)查評估溯源預(yù)警跟蹤決策P2GeoAI空間機器學(xué)習(xí)空間深度學(xué)習(xí)【2019】AIGIS

1.0技術(shù)體系A(chǔ)Ifor

GISAI

+ARAI屬性采集AI測圖AI配圖AI交互GISfor

AI流程工具數(shù)據(jù)

文件型關(guān)系型數(shù)據(jù)NoSQL數(shù)據(jù)領(lǐng)域庫樣本模型

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

模型構(gòu)建

模型應(yīng)用PaddlePaddleSparkMLlibTensorFlowPyTorch空間可視化forAI空間分析forAI框架功能P3回歸分析影像智能解譯目標(biāo)檢測變化檢測對象提取二元分類場景分類地物分類空間機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)功能算子地圖匹配邏輯回歸梯度提升分類決策樹分類樸素貝葉斯分類支持向量機分類地址要素識別三維分析視頻分析聚類分析時空分析圖時空回歸點云分割傾斜攝影建筑部件提取線性回歸地理加權(quán)回歸目標(biāo)檢測地理圍欄基于森林的分類目標(biāo)測速梯度提升樹回歸基于森林的回歸空間密度聚類廣義線性回歸決策樹回歸分類分析地理模擬空間熱點目標(biāo)跟蹤SuperMap

遙感+

AI

發(fā)展歷程對象提取目標(biāo)檢測二元分類地物分類場景分類遙感AI流程工具10i2020光伏提取

超分重建SAR遙感數(shù)據(jù)目標(biāo)檢測工具LIM2025大模型202311iSAM大模型耕地、

大棚預(yù)訓(xùn)練模型SAM提示分割LIM2024大模型厚云

，林地預(yù)訓(xùn)練模型模型評估DSAMNet11i2022多波段數(shù)據(jù)訓(xùn)練SegFormerAI語義輔助幾何處理202110iFPN影像樣本管理通用變化檢測工具建筑、

水體YOLO推理結(jié)果后處理P5

GPU并行訓(xùn)練AI影像匹配道路提取預(yù)訓(xùn)練模型SFNet建筑物變化檢測正射影像AI質(zhì)檢20242025AIDSM11iSuperMapAIF(GeospatialAIFoundations)AI遙感影像解譯AI遙感影像處理AI流程工具遙感解譯與分析遙感解譯預(yù)訓(xùn)練大模型(LIM)解譯預(yù)訓(xùn)練模型超分重建城市建筑物提取解譯算法場景分類 二元分類對象提取

地物分類柵格計算器遙感數(shù)據(jù)可視化原始影像數(shù)據(jù)可視化遙感數(shù)據(jù)管理

正射校正產(chǎn)品

影像融合產(chǎn)品

HDFS分布式存儲SuperMap新一代遙感軟件技術(shù)體系正射影像生產(chǎn)影像融合真彩色輸出影像勻色影像鑲嵌影像去云影像去霧影像質(zhì)檢平面精度檢查精細平面度檢查接邊精度檢查拉花變形檢測幾何校正遙感數(shù)據(jù)處理立體影像生產(chǎn)點云生成DSM生成DSM濾波DSM合并……輻射定標(biāo)大氣校正影像服務(wù)可視化影像增強可視化影像緩存可視化遙感原始數(shù)據(jù)影像勻色預(yù)覽勻色鑲嵌產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)分幅產(chǎn)品遙感初級產(chǎn)品本地磁盤存儲連接點生成控制點生成區(qū)域網(wǎng)平差數(shù)據(jù)準(zhǔn)備模型應(yīng)用柵格統(tǒng)計正射校正輻射校正柵格分析變化檢測影像配準(zhǔn)影像超分NAS存儲對象存儲模型構(gòu)建建筑物變化檢測目標(biāo)檢測FTP存儲城市水體提取G-SAM道路提取光伏提取耕地提取林地提取大棚提取云檢測……高質(zhì)量遙感解譯的基礎(chǔ)是高質(zhì)量成果數(shù)據(jù)影像色彩自然地物輪廓清晰空間位置精準(zhǔn)P7P8幾何校正正射影像生產(chǎn)影像融合真彩色輸出影像勻色影像鑲嵌影像去云影像去霧遙感數(shù)據(jù)處理立體影像生產(chǎn)點云生成DSM生成DSM濾波DSM合并影像質(zhì)檢平面精度檢查精細平面度檢查接邊精度檢查拉花變形檢測輻射校正輻射定標(biāo)大氣校正……連接點生成控制點生成區(qū)域網(wǎng)平差影像配準(zhǔn)正射校正遙感數(shù)據(jù)管理遙感原始數(shù)據(jù)HDFS分布式存儲SuperMapAIF(GeospatialAIFoundations)AI遙感影像解譯AI遙感影像處理AI流程工具遙感解譯與分析遙感解譯預(yù)訓(xùn)練大模型(LIM)解譯預(yù)訓(xùn)練模型超分重建城市建筑物提取解譯算法場景分類 二元分類對象提取

地物分類柵格計算器遙感數(shù)據(jù)可視化原始影像數(shù)據(jù)可視化SuperMap新一代遙感軟件技術(shù)體系影像融合產(chǎn)品正射校正產(chǎn)品影像服務(wù)可視化影像增強可視化影像緩存可視化影像勻色預(yù)覽勻色鑲嵌產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)分幅產(chǎn)品遙感初級產(chǎn)品本地磁盤存儲數(shù)據(jù)準(zhǔn)備模型應(yīng)用柵格統(tǒng)計柵格分析變化檢測影像超分NAS存儲對象存儲模型構(gòu)建建筑物變化檢測目標(biāo)檢測FTP存儲城市水體提取G-SAM道路提取光伏提取耕地提取林地提取大棚提取云檢測……AI語義輔助幾何處理技術(shù)：

提升幾何處理精度傳統(tǒng)幾何處理AI語義輔助幾何處理P9勻色后

：影像色彩一致性較好自適應(yīng)勻色算法勻色前

：影像間色彩差異較大P10正射影像自動化質(zhì)檢傳統(tǒng)質(zhì)檢與定位方式分級顯示質(zhì)檢結(jié)果P11高質(zhì)量遙感智能解譯三要素艦船檢測道路提取超分重建建筑物變化檢測耕地提取云檢測林地提取建筑物提取水體提取裸地提取草地提取飛機檢測一系列即拿即用的AI模型1.全鏈路遙感AI能力3.先進的遙感基礎(chǔ)大模型2.豐富的預(yù)訓(xùn)練模型P12遙感數(shù)據(jù)管理遙感原始數(shù)據(jù)HDFS分布式存儲SuperMapAIF(GeospatialAIFoundations)AI遙感影像解譯AI遙感影像處理AI流程工具數(shù)據(jù)準(zhǔn)備模型應(yīng)用模型構(gòu)建遙感解譯與分析遙感解譯預(yù)訓(xùn)練大模型(LIM)解譯預(yù)訓(xùn)練模型超分重建城市建筑物提取解譯算法場景分類 二元分類對象提取

地物分類柵格計算器遙感數(shù)據(jù)可視化原始影像數(shù)據(jù)可視化正射影像生產(chǎn)影像融合真彩色輸出影像勻色影像鑲嵌影像去云影像去霧影像質(zhì)檢平面精度檢查精細平面度檢查接邊精度檢查拉花變形檢測幾何校正遙感數(shù)據(jù)處理立體影像生產(chǎn)點云生成DSM生成DSM濾波DSM合并1.全鏈路遙感AI能力影像融合產(chǎn)品正射校正產(chǎn)品……輻射定標(biāo)大氣校正影像服務(wù)可視化影像增強可視化影像緩存可視化影像勻色預(yù)覽勻色鑲嵌產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)分幅產(chǎn)品遙感初級產(chǎn)品本地磁盤存儲控制點生成連接點生成區(qū)域網(wǎng)平差柵格統(tǒng)計正射校正輻射校正柵格分析變化檢測影像配準(zhǔn)影像超分NAS存儲對象存儲建筑物變化檢測目標(biāo)檢測FTP存儲城市水體提取G-SAM道路提取光伏提取耕地提取林地提取大棚提取云檢測……模型推理模型應(yīng)用二元分類模型構(gòu)建模型訓(xùn)練地物分類對象提取目標(biāo)檢測場景分類變化檢測全鏈路遙感AI能力數(shù)據(jù)準(zhǔn)備影像樣本管理全鏈路遙感影像智能解譯工具

，

打造一站式遙感AI方案推理結(jié)果后處理眾數(shù)濾波蠶食

收縮

擴展面聚合

細化

建筑物規(guī)則化邊界清理聚合……AI應(yīng)用算法管理混亂遙感智能處理分析鏈路長環(huán)節(jié)多技術(shù)復(fù)雜用戶痛點開發(fā)落地流程繁瑣全生命周期遙感AI軟件能力賦能用戶快速構(gòu)建和應(yīng)用遙感AI模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成P14多波段遙感數(shù)據(jù)支持?

全功能支持多波段數(shù)據(jù)?

可使模型獲得更準(zhǔn)確、

全面的信息

，

提升模型精度?

多源遙感數(shù)據(jù)可直接訓(xùn)練

，

減少數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟沙化土地提取效果（藍

：三波段紅

：六波段）P15SAR遙感數(shù)據(jù)支持SAR遙感數(shù)據(jù)艦船檢測SAR遙感數(shù)據(jù)橋梁檢測模型評估模型推理模型訓(xùn)練訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成P16影像樣本管理P18AI標(biāo)注：

交互式提示分割（G-SAM）訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成影像數(shù)據(jù)源標(biāo)簽數(shù)據(jù)源訓(xùn)練數(shù)據(jù)驗證數(shù)據(jù)集訓(xùn)練數(shù)據(jù)集支持生成不同尺寸的訓(xùn)練數(shù)據(jù)P19模型訓(xùn)練支持訓(xùn)練六種常用的遙感影像解譯功能

，

并提供豐富的算法來適應(yīng)不同的功

能、數(shù)據(jù)及應(yīng)用場景支持自定義及根據(jù)GPU數(shù)量自動縮放

，

以加快收斂速度、

提升模型精度支持自動初始化學(xué)習(xí)率

，

支持學(xué)習(xí)率預(yù)熱和衰減。支持遷移學(xué)習(xí)。

對已有模型進行微調(diào)

，快速獲得滿足應(yīng)用需求的新模型支持單卡、

多卡、

指定顯卡設(shè)備號訓(xùn)練P20?降低用戶使用門檻

，

提高模型訓(xùn)練效果–

支持自動初始化學(xué)習(xí)率?基于基準(zhǔn)單步運算量basebatchsize和基準(zhǔn)學(xué)習(xí)率baselr線性縮放

_

_

_

–

支持學(xué)習(xí)率預(yù)熱?線性預(yù)熱、指數(shù)預(yù)熱模型訓(xùn)練–

支持多種學(xué)習(xí)率衰減策略?線性衰減、指數(shù)衰減、余弦退火衰減學(xué)習(xí)率預(yù)熱

學(xué)習(xí)率衰減學(xué)習(xí)率變化曲線學(xué)習(xí)率P21模型推理支持批量推理支持設(shè)置單步運算量和指定GPU編號支持按范圍推理SuperMapAIF(GeospatialAIFoundations)AI遙感影像解譯AI遙感影像處理AI流程工具遙感解譯與分析遙感解譯預(yù)訓(xùn)練大模型(LIM)解譯預(yù)訓(xùn)練模型超分重建城市建筑物提取解譯算法場景分類 二元分類對象提取

地物分類柵格計算器云檢測林地提取道路提取大棚提取建筑物變化檢測耕地提取城市水體提取光伏提取影像超分變化檢測目標(biāo)檢測遙感數(shù)據(jù)可視化原始影像數(shù)據(jù)可視化遙感數(shù)據(jù)管理

正射校正產(chǎn)品

影像融合產(chǎn)品

HDFS分布式存儲正射影像生產(chǎn)影像融合真彩色輸出影像勻色影像鑲嵌影像去云影像去霧影像質(zhì)檢平面精度檢查精細平面度檢查接邊精度檢查拉花變形檢測幾何校正遙感數(shù)據(jù)處理立體影像生產(chǎn)點云生成DSM生成DSM濾波DSM合并2.豐富的預(yù)訓(xùn)練模型……輻射定標(biāo)大氣校正影像服務(wù)可視化影像增強可視化影像緩存可視化遙感原始數(shù)據(jù)影像勻色預(yù)覽勻色鑲嵌產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)分幅產(chǎn)品遙感初級產(chǎn)品本地磁盤存儲連接點生成控制點生成區(qū)域網(wǎng)平差數(shù)據(jù)準(zhǔn)備模型應(yīng)用柵格統(tǒng)計正射校正輻射校正柵格分析影像配準(zhǔn)NAS存儲對象存儲模型構(gòu)建FTP存儲G-SAM……遙感智能解譯功能超分重建

：提升清晰度通用變化檢測

：耕地變化地物分類：

土地覆蓋分類對象提取

：養(yǎng)殖網(wǎng)箱提取場景分類

：功能區(qū)劃分目標(biāo)檢測

：光伏板檢測二元分類

：道路提取提示分割

：地塊分割P24預(yù)訓(xùn)練模型模型訓(xùn)練城市水體提取模型耕地提取模型大規(guī)?；A(chǔ)訓(xùn)練數(shù)據(jù)城市建筑物提取模型大量計算資源P25模型種類模型數(shù)量支持類別特點特定場景預(yù)訓(xùn)練模型10+城市綠地、

日本建筑、

參地變化、

別墅變化、

新增建筑、新增堆填土、

新增道路、

城市氣候區(qū)、

飛機、

車、船、油罐、

碼頭、

橋梁、

風(fēng)電、機場等單類模型

，

單一分辨率、

單一傳感器、

區(qū)縣級區(qū)域樣本和泛化性預(yù)訓(xùn)練模型12個建筑物、

道路、

水體、

耕地、大棚、

光伏板、

光伏用地、林地、

建筑物變化、

云、飛機、艦船、

4倍影像超分單類模型

，

多分辨率、

多傳感器、多省市級區(qū)域樣本和泛化性預(yù)訓(xùn)練大模型1個建筑、

道路、

水體、

耕地、林地、

草地、

裸地、

其他多類模型

，

多分辨率、

多傳感器、國家級區(qū)域采樣自監(jiān)督樣本和泛化性各類預(yù)訓(xùn)練模型P26

建筑物提取模型

?

適用影像：多源衛(wèi)星或航空影像?

適用分辨率

：0.1-2米分辨率?

適用波段：三波段（

RGB）?

功能：二元分類

道路提取模型

?

適用影像：多源衛(wèi)星或航空影像?

適用分辨率

：0.5-2米分辨率?

適用波段：三波段（

RGB）?

功能：二元分類

建筑變化提取模型

?

適用影像：多源衛(wèi)星或航空影像?

適用分辨率

：0.5-2米分辨率?

適用波段：三波段（

RGB）?

功能：通用變化檢測?

適用影像：多源衛(wèi)星或航空影像?

適用分辨率

：0.8-2米分辨率?

適用波段：三波段（

RGB）?

功能：超分辨率重建

影像四倍超分模型

厚云提取模型

?

適用影像：多源衛(wèi)星或航空影像?

適用分辨率

：0.5-30米分辨率?

適用波段：三波段（

RGB）?

功能：二元分類常用遙感真彩色圖像信息熵相對低海量無標(biāo)簽數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)規(guī)模有限監(jiān)督樣本獲取成本高數(shù)十個波段信息學(xué)習(xí)困難精度有瓶頸Scaling

Law視覺中同樣適用消費級算力逐步提升SuperMapAIF(GeospatialAIFoundations)AI遙感影像解譯AI遙感影像處理AI流程工具遙感解譯與分析遙感解譯預(yù)訓(xùn)練大模型(LIM)解譯預(yù)訓(xùn)練模型超分重建城市建筑物提取解譯算法場景分類 二元分類對象提取

地物分類柵格計算器遙感數(shù)據(jù)可視化原始影像數(shù)據(jù)可視化遙感數(shù)據(jù)管理

正射校正產(chǎn)品

影像融合產(chǎn)品

HDFS分布式存儲正射影像生產(chǎn)影像融合真彩色輸出影像勻色影像鑲嵌影像去云影像去霧影像質(zhì)檢平面精度檢查精細平面度檢查接邊精度檢查拉花變形檢測幾何校正遙感數(shù)據(jù)處理立體影像生產(chǎn)點云生成DSM生成DSM濾波DSM合并3.先進的遙感基礎(chǔ)大模型G-SAM……輻射定標(biāo)大氣校正影像服務(wù)可視化影像增強可視化影像緩存可視化遙感原始數(shù)據(jù)影像勻色預(yù)覽勻色鑲嵌產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)分幅產(chǎn)品遙感初級產(chǎn)品本地磁盤存儲連接點生成控制點生成區(qū)域網(wǎng)平差數(shù)據(jù)準(zhǔn)備模型應(yīng)用柵格統(tǒng)計正射校正輻射校正柵格分析變化檢測影像配準(zhǔn)影像超分NAS存儲對象存儲模型構(gòu)建建筑物變化檢測目標(biāo)檢測FTP存儲城市水體提取道路提取光伏提取耕地提取林地提取大棚提取云檢測……遙感解譯大模型

SuperMap

LIM

2024

構(gòu)建過程LargeImageryModel海量無標(biāo)簽影像

億級參數(shù)量網(wǎng)絡(luò)建筑、

道路、

水體、

耕地、

林地、

草地、

裸地、

其它預(yù)訓(xùn)練地物分類大模型(SuperMap

LIM

LU-CLS)下游訓(xùn)練或微調(diào)上游自監(jiān)督訓(xùn)練影像解譯基礎(chǔ)模型分類任務(wù)網(wǎng)絡(luò)有標(biāo)簽樣本P34SuperMap

LIM2025遙感基礎(chǔ)模型全新升級LIM2025遙感基礎(chǔ)模型大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)遙感影像塊600萬+模型參數(shù)量升級RSMiT網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)1/3/5億大參數(shù)量網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)升級訓(xùn)練樣本升級混合掩碼自監(jiān)督方法P35OutputsDecoderunmix無標(biāo)簽圖像掩碼混合基于混合掩碼的自監(jiān)督方法基礎(chǔ)模型Inputs

mix

■■Encoder圖像重建P36TransformerBlockx8SuperMap

LIM2025基礎(chǔ)模型精度驗證AID數(shù)據(jù)集NWPU數(shù)據(jù)集ISAID數(shù)據(jù)集Potsdom數(shù)據(jù)集LEVIR-CD數(shù)據(jù)集 Sky**（20億）Ring**（10億）LIM2025（5億）5億參數(shù)的LIM與10-20億參數(shù)的模型解譯精度相當(dāng)不同參數(shù)模型遙感解譯精度對比1009080706050403020100*Ring**：AID數(shù)據(jù)TR=20%

，其它均為50%；NWPU數(shù)據(jù)集TR為10%

，其它為20%P37SuperMap

LIM2025地物分類更準(zhǔn)確●

建筑物

耕地

水體

●道路

e裸地

●11i(2024)LIM地物分類大模型傳統(tǒng)監(jiān)督分類模型12i(2025)LIM地物分類大模型林地

草地

其他P38SuperMap

LIM2025地物分類更準(zhǔn)確●

建筑物

耕地

水體

●道路

e裸地