新聞網(wǎng)訊（通訊員周卉）8月9日，在智能遙感開源生態(tài)聯(lián)盟第二次會議上，《luojianet/luojiaset產(chǎn)業(yè)應(yīng)用白皮書》正式發(fā)布。

據(jù)悉，在遙感產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展背景下，專家們在進行遙感智能解譯應(yīng)用開發(fā)時，常被通用深度學習框架“小幅面、少量類型、尺度有限、通道有限”的特點所局限，因此對具備“大幅面、多種類型、尺度變化大、通道多樣”特點的遙感專用框架的渴求日漸強烈。武漢大學在國家自然科學基金委重大研究計劃集成項目的支持下，與華為mindspore框架團隊共同研發(fā)了全球首個遙感影像智能解譯專用深度學習框架武漢.luojianet和業(yè)界最大遙感影像樣本庫luojiaset，今年在華為昇思社區(qū)上線。

此次會議上發(fā)布了《luojianet/luojiaset產(chǎn)業(yè)應(yīng)用白皮書》。白皮書的主要內(nèi)容包含luojianet和luojiaset的關(guān)鍵技術(shù)及產(chǎn)業(yè)應(yīng)用指導，旨在指導聯(lián)盟成員基于luojianet與luojiaset快速完成模型訓練、調(diào)優(yōu)、推理等，將科研成果快速應(yīng)用到產(chǎn)業(yè)中。

聯(lián)盟理事長、中國科學院院士龔健雅介紹，在國家自然科學基金委重大研究計劃集成項目的支持下，武漢大學與華為合作，在武漢人工智能計算中心的算力支持下共同打造了luojianet和luojiaset。為進一步推進科研成果的產(chǎn)業(yè)落地，武漢大學與華為、中國遙感應(yīng)用協(xié)會牽頭，聯(lián)合發(fā)起成立了智能遙感開源生態(tài)聯(lián)盟。

歐洲科學院、俄羅斯自然科學院外籍院士焦李成在致辭中對聯(lián)盟運作提出建議：一是“團結(jié)”，共同為智能遙感領(lǐng)域作貢獻；二是“協(xié)同”，聯(lián)盟各個成員企業(yè)都有自己的特色，協(xié)同合作方可攻克難關(guān)；三是“做事”，在遙感核心技術(shù)上做出成果，做出領(lǐng)先技術(shù)。

會上，聯(lián)盟顧問、中國科學院空天信息創(chuàng)新研究院副院長張兵對遙感衛(wèi)星應(yīng)用技術(shù)發(fā)展的趨勢做了展望。聯(lián)盟顧問、西安電子科技大學人工智能學院執(zhí)行院長侯彪介紹了遙感影像智能解譯技術(shù)及其應(yīng)用案。中國遙感應(yīng)用協(xié)會副秘書長周自寬為智能遙感開源生態(tài)聯(lián)盟的發(fā)展提出建議。上海數(shù)慧、漢達瑞、航天宏圖、武漢珈和科技等聯(lián)盟成員企業(yè)分享了基于聯(lián)盟創(chuàng)新成果的最新行業(yè)方案。

華為昇騰計算業(yè)務(wù)總裁張迪煊表示，經(jīng)過半年多的發(fā)展，上海數(shù)慧、漢達瑞、武漢珈和科技等成員企業(yè)都開始有了相應(yīng)的遙感創(chuàng)新與落地方案，印證了成立聯(lián)盟的前瞻性與正確性。未來，華為將持續(xù)以昇騰ai為聯(lián)盟伙伴提供更加有力的支持，讓聯(lián)盟的最新成果賦為產(chǎn)業(yè)賦能，更好地為國家、為社會提供高端、優(yōu)質(zhì)、便捷的服務(wù)。

會上還舉行了智能遙感開源生態(tài)聯(lián)盟成員授牌儀式，36家成員單位新加盟，武漢大學為理事長單位。

聯(lián)盟理事長單位授牌

聯(lián)盟副理事單位授牌

據(jù)悉，智能遙感開源生態(tài)聯(lián)盟第二次會議由武漢大學、武漢人工智能計算中心、華為技術(shù)有限公司共同主辦，主題為“共繪遙感創(chuàng)新應(yīng)用新藍圖”。會議旨在以武漢大學研發(fā)的luojianet和luojiaset為引，匯聚創(chuàng)新與應(yīng)用力量，孵化智能遙感行業(yè)應(yīng)用成果，開創(chuàng)遙感產(chǎn)業(yè)新空間。會議上，多家企業(yè)、高校代表就遙感領(lǐng)域的行業(yè)應(yīng)用實踐與前沿研究課題展開了交流與討論。

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全球首個遙感影像智能解譯專用深度學習框架上線華為昇思社區(qū)

（編輯：付曉歌）

新聞網(wǎng)訊（通訊員遙感軒）長久以來，遙感應(yīng)用日新月異，遙感產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展，但在進行遙感智能解譯應(yīng)用開發(fā)時，專家們常被通用深度學習框架“小幅面、少量類型、尺度有限、通道有限”的特點所局限，因此對具備“大幅面、多種類型、尺度變化大、通道多樣”特點的遙感專用框架的渴求日漸強烈。

武漢大學在國家自然科學基金委重大研究計劃集成項目的支持下，與華為mindspore框架團隊共同研發(fā)了全球首個遙感影像智能解譯專用深度學習框架武漢.luojianet和業(yè)界最大遙感影像樣本庫luojiaset，近日在華為昇思社區(qū)上線。

據(jù)悉，在中國科學院院士龔健雅教授指導下，項目組建了以胡翔云教授為項目負責人，張覓副研究員、姜良存副研究員分別為luojianet和luojiaset總體技術(shù)負責人的核心研究團隊，并匯集了遙感信息工程學院、測繪遙感信息工程國家重點實驗室、計算機學院的中青年學術(shù)骨干。武漢.luojianet提供了一套新的深度學習框架和遙感場景分類、目標檢測、地物分類、變化檢測、多視角三維重建等五大類基礎(chǔ)遙感應(yīng)用模型，luojiaset提供了可擴展的遙感解譯大規(guī)模樣本集，可以為遙感應(yīng)用開發(fā)提供國產(chǎn)化、自主可控“全棧式”便捷工具。

1.“全棧式”深度學習架構(gòu)

針對遙感影像“場景-目標-像素”多層級任務(wù)的應(yīng)用需求，從底層架構(gòu)開始，以計算流圖（圖）為中心，兼顧遙感探測機理模型（模）和地學知識圖譜（譜）的特性，并與全場景ai框架昇思mindspore深度融合，最終形成“圖-模-譜”融合的遙感影像智能解譯專用框架——luojianet。

2.多維遙感特性設(shè)計

遙感專用框架luojianet還充分考慮到了多維時空譜的特性，在滿足高效靈活的內(nèi)存自動擴展、尺度與通道的自適應(yīng)優(yōu)選等要求上，完成了符合遙感特性的多維度應(yīng)用設(shè)計，可支持cpu/gpu/npu等多種硬件設(shè)備。例如在大幅面處理上，使用算子等價分解的分布式計算方式，對整張大幅遙感影像進行直接處理；又如在進行通道選擇時，使用數(shù)據(jù)通道自適應(yīng)優(yōu)選模塊，對高光譜遙感影像直接完成分類；再如經(jīng)大量實驗表明，在植被指數(shù)、干旱指數(shù)、建筑物指數(shù)、地形指數(shù)等多個遙感經(jīng)驗知識模型的引導下，深度網(wǎng)絡(luò)的分類性能可得到較為明顯的提升。

大幅面處理結(jié)果示例

通道選擇結(jié)果示例

3.建立統(tǒng)一的分類體系

從現(xiàn)狀出發(fā)，針對現(xiàn)有樣本庫普遍存在的“分類體系不統(tǒng)一、傳感器種類單一、模型泛化能力弱”等問題，luojiaset是滿足ogc標準的業(yè)界最大遙感影像樣本數(shù)據(jù)集。

武漢.luojiaset對不同的遙感任務(wù)建立統(tǒng)一分類體系，形成樣本要素的采集要求、內(nèi)容和流程規(guī)范，可支持多級別、多類型遙感影像樣本庫的采集、制作、管理、共享、應(yīng)用，大幅提升影像標注效率。

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luojiaset服務(wù)平臺（可游客身份訪問）：

luojianet服務(wù)平臺（注冊賬號后可訪問）：

luojianet源碼，可通過如下網(wǎng)址訪問：

（編輯：付曉歌）