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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(xiàn)代化國家的內(nèi)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(fā)展。

在生態(tài)文明建設上，黨中央以前所未有的力度抓生態(tài)文明建設，美麗中國建設邁出重大步伐，我國生態(tài)環(huán)境保護發(fā)生歷史性、轉(zhuǎn)折性、全局性變化。為加強林地保護管理基礎(chǔ)支撐能力建設，建立年度林地變更調(diào)查工作制度，規(guī)范林地變更調(diào)查工作，國家林業(yè)局研究制定了《林地變更調(diào)查工作規(guī)則》。開展林地變更調(diào)查工作的目的，是掌握林地利用現(xiàn)狀及其消長變化情況，保持林地調(diào)查數(shù)據(jù)和林地數(shù)據(jù)庫的真實性、準確性和時效性，以支撐林地保護管理和生態(tài)建設的需要。

森林資源的變化對于全球碳循環(huán)、氣候變化、 生物多樣性和生態(tài)環(huán)境都有重要影響。開展森林資源調(diào)查和監(jiān)測，為制定林業(yè)方針、政 策、中長期規(guī)劃和林業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營計劃，以及檢驗經(jīng)營成果等提供科學依據(jù)。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(zhí)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(tài)文明建設的重要參與者、貢獻者、引領(lǐng)者。為加強林地和林木采伐管理，及時發(fā)現(xiàn)林地和林木采伐管理中存在的問題，實時監(jiān)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(xiàn)狀和發(fā)展?jié)摿ζ詹?。充分利用省級遙感影像統(tǒng)籌項目，拓寬監(jiān)測影像獲取渠道，組織技術(shù)力量，充分運用遙感影像自動解譯技術(shù)，全面提升省級監(jiān)測效率和監(jiān)測頻次。開展重點區(qū)域和重要地類變化情況動態(tài)監(jiān)測，強化監(jiān)測成果應用，為耕地保護、督察執(zhí)法、空間規(guī)劃、生態(tài)修復等業(yè)務管理提供及時準確的監(jiān)測預警信息，促進自然資源治理體系和治理能力現(xiàn)代化，對全省生態(tài)文明建設、保護森林資源建設成果、提升森林資源管理質(zhì)效具有重要意義。

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發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢

森林區(qū)域內(nèi)生態(tài)系統(tǒng)、地勢布局的復雜性，限制了人類在此區(qū)域內(nèi)的活動能力，難以建立大規(guī)模的監(jiān)測與評估方式。為加深對這種復雜生態(tài)系統(tǒng)的理解，衛(wèi)星遙感影像逐漸走進了監(jiān)管部門的視野。遙感技術(shù)在林業(yè)中的應用主要包括以下幾個方面：森林資源遙感調(diào)查、森林火災遙感監(jiān)測、森林病蟲災害遙感監(jiān)測及林業(yè)資源遙感動態(tài)監(jiān)測等。遙感技術(shù)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(fā)展，為林業(yè)遙感提供了豐富的信息源，拓寬了林業(yè)遙感應用的深度和廣度，給森林資源清查和監(jiān)測工作帶來了新的契機，為數(shù)字林業(yè)的順利推廣提供了強大的信息保證。

現(xiàn)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(jiān)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(xiàn)勢性差、流程繁瑣等問題。

遙感是與人工智能緊密關(guān)聯(lián)的領(lǐng)域，應用人工智能技術(shù)實現(xiàn)遙感影像的自動解譯意義重大。天樞平臺是引領(lǐng)測繪遙感數(shù)字化轉(zhuǎn)型的智能引擎，在平臺標注工具的催化下，以自主創(chuàng)新的算法和能力，實現(xiàn)從影像到矢量成果轉(zhuǎn)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(nèi)精準實現(xiàn)對大片林地進行監(jiān)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(xié)同監(jiān)測

通過獲取的高空間分辨率衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)、低空無人機影像數(shù)據(jù)，應用天樞平臺的變化檢測模型，實現(xiàn)對兩期影像區(qū)域林業(yè)小班變化情況進行自動檢測提取。

監(jiān)測的目標有2個：①通過兩期或多時相影像數(shù)據(jù)的比較，確定林業(yè)小班變化的地理位置；②確定變化的數(shù)量與規(guī)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(qū)域。變化檢測本質(zhì)也是語義分割的一種，變化檢測需要對兩張影像的不同區(qū)域進行像素級分類，故一般是使用孿生網(wǎng)絡的思路，或者是將兩張影像合并成多通道影像輸入網(wǎng)絡進行預測。一般使用孿生網(wǎng)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(wǎng)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(wǎng)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(qū)域。

天樞平臺作業(yè)流程

// 數(shù)據(jù)導入

平臺部署完成后，在同一局域網(wǎng)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(cè)的數(shù)據(jù)中心，新建文件夾并上傳影像數(shù)據(jù)，如下圖：

圖3-2?上傳影像至平臺

// 提交變化檢測解譯任務

數(shù)據(jù)導入完成后，選擇左側(cè)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(shù)據(jù)，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(shù)

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(jié)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(jié)果預覽界面，在該界面中可調(diào)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(jié)果查看

變化成果展示

// 基于衛(wèi)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

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總結(jié)

基于國內(nèi)自主開源框架研發(fā)的天樞平臺，目前已經(jīng)迭代出了多個通用變化檢測模型，隨著模型的不斷地優(yōu)化，解譯成果的準確性也會隨之提升，為實際生產(chǎn)奠定了堅實的基礎(chǔ)，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(nèi)置坐標系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，從數(shù)據(jù)導入、轉(zhuǎn)換、解譯和輸出，都伴隨著坐標系統(tǒng)的識別和定義。對于前后時相坐標系統(tǒng)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(zhí)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(xiàn)自動提取林業(yè)小班的地理分布、變化面積、數(shù)量等信息。對于實施林業(yè)資源遙感監(jiān)管，全面提升森林資源監(jiān)測水平，實現(xiàn)森林資源智能監(jiān)測常態(tài)化起到極大的幫助，同時，基于歷史監(jiān)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。