利用人工智慧技術，對比新舊兩張衛星遙感照片，就能讓違法用地與亂佔耕地無所遁形。而在新技術使用前，以往遙感影像分析都需要國土資源部門的監測專家利用人眼，在照片上一棟一棟建築物逐一比對，這個過程可能耗時數月。
近日，山東省淄博市國土資源局通過與阿里巴巴合作，在全國首次利用人工智慧技術，實現了衛星遙感照片的自動分析識別與比對，大大提高了國土資源監察、執法的工作效率。將原先需要幾個月的遙感照片分析縮短至一分鐘，將國土監察從事後處罰轉變為事中幹預的工作模式。
2018年6月，中國發射了高分六號光學遙感衛星，為生態環境保護、國土資源管理提供了又一重要的遙感數據支撐。但遙感影像的獲取只是第一步，更為重要的是如何快速、及時、低成本的從海量的遙感衛星照片中提取出違章建築、亂佔耕地等執法信息，服務於環境保護、國土資源管理、城市規劃。
阿里衛星遙感及航空影像AI識別
據了解，這套系統使用了阿里巴巴機器智能技術實驗室深度學習團隊開發的「衛星遙感及航空影像識別方案」，基於計算機視覺與深度學習框架，山東省淄博國土資源局可以實現了實時的人工智慧遙感影像自動分析，以及新增建築與土地使用變化情況預警。
淄博國土資源局執法人員稱，目前的衛星遙感影像分析主要依賴以人為核心的傳統對比方式，耗時長，智能化和自動化程度低。就淄博5965平方公裡面積，一次遙感照片比對往往需要1-2名專業監測專家耗時3個多月。這極大限制了國土資源管理效果與執法時效性。
有了新技術後，從以往只能按年度進行衛片核查的現狀，改為以月為單位的衛片核查。通過大幅提高監察頻率，讓違法用地無處遁形，使耕地、基本農田得到及時、有效的保護。
據阿里透露，未來該解決方案還將提供從原始衛星數據批量處理，到最終分析利用的端到端解決方案。通過將人工智慧與森林保護、環保監察、土地執法、水利監測、無人機巡查等領域的結合，展現人工智慧賦能的巨大潛力。