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            公司新聞

            AI+遙感,助力林業資源動態監測

            2022-10-28 529

             

            ON .1  

            應用背景及意義

             

            尊重自然、順應自然、保護自然,是全面建設社會主義現代化國家的內在要求。必須牢固樹立和踐行綠水青山就是金山銀山的理念,站在人與自然和諧共生的高度謀劃發展。

             

            在生態文明建設上,黨中央以前所未有的力度抓生態文明建設,美麗中國建設邁出重大步伐,我國生態環境保護發生歷史性、轉折性、全局性變化。為加強林地保護管理基礎支撐能力建設,建立年度林地變更調查工作制度,規范林地變更調查工作,國家林業局研究制定了《林地變更調查工作規則》。開展林地變更調查工作的目的,是掌握林地利用現狀及其消長變化情況,保持林地調查數據和林地數據庫的真實性、準確性和時效性,以支撐林地保護管理和生態建設的需要。

             

            森林資源的變化對于全球碳循環、氣候變化、 生物多樣性和生態環境都有重要影響。開展森林資源調查和監測,為制定林業方針、政 策、中長期規劃和林業生產經營計劃,以及檢驗經營成果等提供科學依據。我國是能耗強度降低最快的國家之一,是全球森林資源增長最多的國家,生物多樣性保護目的執行情況好于全球平均水平,近年來,我國深入開展綠色“一帶一路”建設,已成為全球生態文明建設的重要參與者、貢獻者、引領者。為加強林地和林木采伐管理,及時發現林地和林木采伐管理中存在的問題,實時監測非法占用林地和林木采伐情況。
             

            自2019年至今,貴州省一直積極開展森林資源現狀和發展潛力普查。充分利用省級遙感影像統籌項目,拓寬監測影像獲取渠道,組織技術力量,充分運用遙感影像自動解譯技術,全面提升省級監測效率和監測頻次。開展重點區域和重要地類變化情況動態監測,強化監測成果應用,為耕地保護、督察執法、空間規劃、生態修復等業務管理提供及時準確的監測預警信息,促進自然資源治理體系和治理能力現代化,對全省生態文明建設、保護森林資源建設成果、提升森林資源管理質效具有重要意義。

             

             

            ON .2 

            發展現狀及趨勢

             

            森林區域內生態系統、地勢布局的復雜性,限制了人類在此區域內的活動能力,難以建立大規模的監測與評估方式。為加深對這種復雜生態系統的理解,衛星遙感影像逐漸走進了監管部門的視野。遙感技術在林業中的應用主要包括以下幾個方面:森林資源遙感調查、森林火災遙感監測、森林病蟲災害遙感監測及林業資源遙感動態監測等。遙感技術在空間分辨率和光譜分辨率方面的提高,以及雷達遙感、航空遙感和無人遙感飛機的發展,為林業遙感提供了豐富的信息源,拓寬了林業遙感應用的深度和廣度,給森林資源清查和監測工作帶來了新的契機,為數字林業的順利推廣提供了強大的信息保證。

             

            現階段,通過人工對各類森林遙感影像資料進行目視解譯,是森林資源監測、更新的主要方法。具體方式包含資料收集和圖斑核查兩個部分,而資料收集中的“遙感判讀”工作模式還主要基于對兩期遙感影像圖對比判讀,所以存在高資源占用、高時延、漏檢和誤檢、現勢性差、流程繁瑣等問題。

            遙感是與人工智能緊密關聯的領域,應用人工智能技術實現遙感影像的自動解譯意義重大。天樞平臺是引領測繪遙感數字化轉型的智能引擎,在平臺標注工具的催化下,以自主創新的算法和能力,實現從影像到矢量成果轉化的智能處理。通過對若干兩期影像進行智能解譯,能夠在較短時間內精準實現對大片林地進行監測與評估。

             



            圖2-1 天樞遙感智能視覺平臺

             

             

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            解決方案

             

            “AI+遙感”協同監測

             

            通過獲取的高空間分辨率衛星遙感影像數據、低空無人機影像數據,應用天樞平臺的變化檢測模型,實現對兩期影像區域林業小班變化情況進行自動檢測提取。

             

            監測的目標有2個:①通過兩期或多時相影像數據的比較,確定林業小班變化的地理位置;②確定變化的數量與規模。




            圖3-1 整體工作流程圖

             

            變化檢測使用像素級分割方式,分割出變化區域。變化檢測本質也是語義分割的一種,變化檢測需要對兩張影像的不同區域進行像素級分類,故一般是使用孿生網絡的思路,或者是將兩張影像合并成多通道影像輸入網絡進行預測。一般使用孿生網絡的效果會更好一些,但是計算量是合并通道方法的2倍。

             

            變化檢測使用了孿生網絡的思路,變化檢測采用UNet、DeepLabV3+、HRNet等算法模型為基準進行改進。等計算量下,一般使用DeepLabV3+能獲得更好的效果,但如果模型需要平衡性能和運算時間,UNet為性價比高的選擇。將兩期影像分別輸入孿生網絡中提取深度語義特征,最后通過多個卷積操作進行特征融合,最終輸出像素級變化區域。

             

             

            天樞平臺作業流程

             

            // 數據導入

             

            平臺部署完成后,在同一局域網中的任一臺電腦,在瀏覽器中輸入平臺所在服務器的IP地址,(輸入格式:IP地址:8001),即可打開天樞平臺操作界面,選擇左側的數據中心,新建文件夾并上傳影像數據,如下圖:



            圖3-2 上傳影像至平臺

             

            // 提交變化檢測解譯任務

             

            數據導入完成后,選擇左側的遙感解譯,點擊變化檢測,并新建變化檢測任務,選擇要解譯的數據,分別選擇前后時相的影像,并選擇相應的變化檢測模型,即可提交任務,如下圖:



            圖3-3 提交變化解譯任務

             



            圖3-4 變化解譯任務參數

             

             

            圖3.4中的過濾閾值即低于或等于設定的像素大小的圖斑會被過濾掉,置信度有5種模式可以選擇,分別是高召回、較高召回、均衡、較高準確和高準確,一般選擇均衡即可。

             

            // 輸出結果

             

            在解譯進度完成后,點擊該解譯任務的詳細信息,即可彈出變化檢測結果預覽界面,在該界面中可調整解譯圖斑的透明度,并可以通過卷簾的方式對比前后時相影像以查看解譯成果是否準確。點擊頂部的【下載Shapefile】按鈕,即可下載解譯后的矢量圖斑,并可在ArcMap中加載查看,如下圖:

             



            圖3-5 變化解譯結果查看

             

             

            變化成果展示

             

            // 基于衛星影像提取的變化成果展示

             

             



            圖3-6左圖為變化前,右圖為變化后

             

             



            圖3-7 左圖為變化前,右圖為變化后

             

             



            圖3-8 左圖為變化前,右圖為變化后

             

             

            基于無人機影像提取的變化成果展示

             

             



            圖3-9 左圖為變化前,右圖為變化后

             

             


            圖3-10 左圖為變化前,右圖為變化后

             

             


            圖3-11 左圖為變化前,右圖為變化后

             

             

            ON .4  

            總結

             

            基于國內自主開源框架研發的天樞平臺,目前已經迭代出了多個通用變化檢測模型,隨著模型的不斷地優化,解譯成果的準確性也會隨之提升,為實際生產奠定了堅實的基礎,在滿足平臺部署的基本條件下,平臺的解譯效率較高,其次,天樞平臺內置坐標系統數據庫,從數據導入、轉換、解譯和輸出,都伴隨著坐標系統的識別和定義。對于前后時相坐標系統因是否含帶號,或投影帶不一致的情況可做到很好的兼容,且解譯過程只需要兩步:影像導入和執行解譯,即可完成變化檢測解譯,降低用戶的使用門檻,同時也能保證一定的解譯效率。

             

            采取“AI+遙感影像”這種新模式,可以實現自動提取林業小班的地理分布、變化面積、數量等信息。對于實施林業資源遙感監管,全面提升森林資源監測水平,實現森林資源智能監測常態化起到極大的幫助,同時,基于歷史監測成果開展森林資源變化圖斑的趨勢分析,為管理人員出臺管理措施提供支撐。

             

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