太空智瞰油菜花，遥感AI助提产

　　春天，万物复苏，处处花团锦簇，城市里的人们看惯了桃花、海棠和樱花，一种兼具经济价值和观赏价值的花朵也在乡野肆意盛放，
　　油菜花。
　　穿行在油菜花田中 | 摄图网
　　每年3月下旬到4月初与人们如期相见，进入盛放期的油菜花田也激发了主题乡村游的热潮，如江西婺源，将点带状种植与观光融合，促进了当地旅游业发展。
　　满山遍野的油菜花，近看犹如进入金黄色的海洋，让人感受到扑面而来的自然气息，正是＂满目金黄香百里，一方春色醉千山＂。
　　江西婺源油菜花盛放 | 摄图网
　　如今我国遥感卫星科技快速发展，提供了全新的宏观科技视野，让我们拉开距离远观，远到太空中俯瞰成片的油菜花田，又是怎样一番体验呢？
　　图 | 央视新闻
　　图 | 央视新闻
　　以上部分影像，是经过若干天卫星遥感成像处理合成的整幅画面。这个季节，油菜花集中绽放在纬度23-33度之间，明黄色星罗棋布在祖国大地上，山川河流之间，妆点着大好河山，也预示着农田蓬勃长势与丰收：3-4月看到的盛放油菜花，正是南方冬季播下的种子，夏季收割；而北方地区则在春季播种，秋季收获。
　　覆盖面广、周期短、信息获取快而直观，遥感在农业中具有明显的监测优势。从海量遥感影像中识别和提取作物种植面积，是预测农业产量的关键技术之一；及时获取作物种植面积也是研究粮食区域平衡，预测农业综合生产力和人口承载力的基础。
　　那么，如何快速从海量遥感影像中提取农作物种植面积？如何保证提取精准度？单纯运用人工进行标注，面临着问题与挑战，接下来让我们进行真实验证。
　　混乱模糊场景的目标农作物识别标注
　　你能将油菜花田在这片杂乱而模糊的环境中准确识别出来吗？
　　包含油菜花田的局部遥感影像 | 超擎科技
　　目视上图一段时间，你或许有点眩晕，但这仅为需标注影像的极小一部分，你可能会做出如下判断——
　　橙色部分为实际业务中人工标注的油菜花田 | 超擎科技
　　也许你对几块＂疑似＂油菜花的田地比较迟疑，没有确切的把握。在一些较为混乱和低像素的视觉场景中，通过人工标注对农作物田地进行识别，确实存在漏标或错标的现象。但遥感AI算法模型在一定程度上可以避免杂色干扰问题，从混乱场景中精准提取目标农作物田地，见下图——
　　超擎遥感AI算法对图像区域内的所有油菜花田进行了精准识别与完整标注 | 超擎科技
　　基于光谱特征的农作物遥感识别方法主要包括：目视解译、基于图像统计分类的监督分类和非监督分类法，和以句法结构分类法为主的各种集成分类方法（包括神经网络法、决策树法等）。由于受卫星影像分辨率限制，分类过程中＂同物异谱＂和＂同谱异物＂现象难以避免，单纯基于地物光谱特性进行复杂种植结构作物分类较难获得理想效果。
　　在对油菜花田的识别提取项目中，超擎基于自身影像云平台对百PB级遥感数据的实时在线处理能力，融合多源数据，研发了光谱特征、作物物候特征综合的深度学习算法进行预测，目前已达到单幅影像内测试集精度95%，召回90%的水平，模型预测速度为每平方千米约0.3秒，且目前该运行速度还在不断提升。
　　典型农村混合场景的目标田地识别标注
　　可能你有些不服气，我们再来看另一组在典型农村场景中的识别结果——
　　人工和算法模型对于建筑、泥土、水体和多种农作物混合的典型农村场景中的油菜花田的识别标注对比
　　上图中我们可以看到，在多要素交错的农村场景中，颜色鲜明的油菜花田具有一定的视觉识别特征，但与泥土、建筑、水体和其他农作物混合在一起，又为识别增加了难度，人工标注在细节把控上依然无法做到十分精准，而超擎遥感智能算法预测模型却可以将油菜花开花区域很好的区分出来，避免混入其他背景因素。
　　复合场景中完全开放油菜花田的识别
　　现在让我们提高识别难度。由于受光照角度、施肥等多种因素影响，油菜花可能并不在同一时间整齐开放，那么，如何从未/半开花地块、其他农作物共存的复合场景中，识别出开放的油菜花？
　　本轮中算法模型持续表现最佳状态，能够很好识别与标注出完全盛开的油菜花区域。该类型识别算法同样支持对特定农作物长势的变化监测，量化农作物成熟面积。
　　薄云干扰下的作物识别提取
　　油菜花盛放的季节也正是南方地区云雾缭绕的季节，薄云、雾气为农田蒙上了一层面纱，肉眼难以清晰观察到地面细节场景，AI是否也一样束手无策？
　　如上图所示，在薄云地区，算法依然可以发挥作用，经检验，分类成果具有高精准度。
　　精细田垄识别终极PK
　　为了便于管理，大片农田中会留有间隔农作物的田垄。在卫星遥感影像的实际像素中，细田垄仅1像元宽，极易被肉眼忽略。
　　如上图所示，人眼仅识别出了一些较宽的田垄，而算法模型则区分出了1像元宽的细田垄，可广泛应用到精细化农业管理、作物区分等领域。
　　看到这里，也许你会问，农作物遥感识别和分类到底有什么作用？简单地来说，主要有以下几点——建立精细化农业管理模式。精准测量不同农作物面积、种植区域，掌握农作物分布形态，精准量化统计建立生态集约农业。通过智能识别农作物，实现高效轮耕，提升种植效率监测农作物长势。通过识别和监测农作物生长阶段，预测产量，尽早发现病虫害、气候变化问题等造成的农业减产，及时采取措施，提升农田产量
　　基于超擎影像云开发的海南生态农业管理APP | 超擎科技
　　同时，人工智能算法赋能遥感影像，还能帮助农民主动、高效寻找高经济价值作物，例如产蜜植物，运用时空数字底座实现精准脱贫。
　　目前，农作物遥感智能识别算法已经加入超擎时空数字底座，为农业及相关用户提供服务；同时也欢迎更多的生态合作伙伴，借助超擎影像云平台对影像的实时在线处理能力，专注自身领域的业务算法，输出多样化应用，为智慧农业、科技扶贫贡献自身力量。