阿里达摩院今日在其官方公众号上宣布推出行业首个遥感人工智能大模型（AIE-SEG），该模型宣称在遥感领域首次实现了图像分割任务的统一，并具备“万物零样本”快速提取能力。它能够识别近百种遥感地物分类，包括农田、水域和建筑物，并且能够根据用户的互动反馈自动调整识别结果。
遥感技术主要应用于城市规划、耕地保护和应急救灾等领域。结合人工智能，这些遥感技术能够分析卫星捕获的图像和历史气象数据，从而有效支持城市运营、耕地保护以及应急救援等工作。
IT之家总结了该遥感大模型的几个关键特点：
支持多模态交互，用户只需输入“提取影像中的耕地农田”，模型便会自动识别所选目标。
支持任意地表目标的识别，并构建多级语义标签体系。
支持包括卫星和无人机图像在内的全要素提取。
具备交互式结果修正功能，例如在识别“水田”时若误提取“水域”，用户可通过人工调整进行修正。
支持通用及多分类变化检测。
官方表示，在特定场景下，该模型相较于传统遥感模型，实例提取的准确率可提高25%，变化检测的准确率可提升30%。
达摩院同时指出，这一遥感AI大模型提供了“开箱即用”的API调用服务，用户可根据需求定制不同的遥感AI解译功能，如“水体提取”、“耕地变化监测”和“光伏识别”等。
这一进展将进一步推动人工智能在农业、灾害防治和自然资源管理等领域的应用，显著提升遥感分析的效率。
目前，该AI模型已经在行业中得到应用。例如，山东省国土测绘院与阿里达摩院联手，通过遥感AI大模型监测冬小麦的生长情况，识别精度超过90%，有效提高了遥感解译的效率，帮助农业管理者更好地预测粮食产量，提升农业生产效益。
此外，国家自然灾害防治研究院也在利用该模型进行滑坡和倒塌建筑物的识别。在历史自然灾害区域的遥感图像测试中，提取受灾信息的时间缩短至十几分钟，识别效率提升数十倍，为科学救灾提供了高效且精准的遥感分析支持。
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