云上有AI,让地球科学研究更省力

简介: 达摩院发布AI Earth地球科学云平台,将免费向科研人员开放,助力云上地球科学研究。

对于遥感卫星,我们并不陌生,一颗颗遥感卫星,就是人类安放在近地轨道和外太空的眼睛,他们准确、勤恳、不知疲倦地帮我们观察着地球。


但卫星收集回来的数据,却不会像1+1=2这样简单浅显地呈现出来,要把卫星遥感数据翻译成可供我们使用的有效信息,按照传统方式,一般分为三步走:

  1. 向卫星数据运营机构申请获取数据,或者下载行业公开数据;
  2. 将数据在本地计算机进行存储配置;
  3. 对本地的数据进行处理、分析和研究。


而分析环节对机器的计算和存储资源要求非常高,普通计算机难以胜任分析大规模的影像数据。另一方面,针对海量卫星遥感数据的分析,传统方法自动化程度低、成本高、解译效率低的难题一直未能解决。


达摩院AI Earth地球科学云平台,一个解决上述问题的综合功能平台应运而生。


AI Earth地球科学云平台基于达摩院在深度学习、计算机视觉、地理空间分析等方向上的技术积累,结合阿里云强大算力支撑,提供遥感、气象等多源对地观测数据的云计算分析服务,用数据感知地球世界,让AI助力科学研究。


如果您有以下使用需求:

个人用户,需要便捷获取海量公开遥感数据,并进行高效云上处理分析。

政企用户,需要基于自身业务场景,验证遥感AI能力,打造线下专有云系统。


欢迎体验AI Earth地球科学云平台,目前平台已支持多种公开数据在线检索、遥感影像在线分析以及相关数据管理功能。


多源数据检索

目前平台已上线Landsat 5、Landsat 7、Landsat 8、Landsat 9、Sentinel-1、Sentinel-2、MODIS等公开数据集,更多专题数据正在更新中,详细数据规格信息请参见数据集介绍页面。

平台支持四种方式确定检索区域:1.通过POI信息检索;2.通过行政区划检索;3.在地图上圈画区域检索;4.上传包含地理信息的矢量文件检索。确定检索区域范围后,继续筛选数据采集时间、数据类型、云量等信息,点击检索按钮即可得到所需数据列表。

在线数据处理

平台以达摩院遥感AI能力为优势,针对高分数据,支持地物分类、变化检测、建筑物提取、地块提取等多种遥感AI在线解译工具,针对Sentinel-1等雷达数据,上线了SAR数据AI水体提取功能。

此外,平台还提供了指数计算、镶嵌裁切、波段融合、坐标转换、栅格重采样、图斑优化、时序图制作等八类通用型栅格、矢量基础处理工具,更多遥感数据处理原子能力正在持续上云。

云GIS工作空间

平台基于GIS专业软件工作视角,以图层叠加方式呈现各类遥感数据,通过工具箱模式归类各种遥感数据处理算子,实现便捷高效的栅格和矢量数据在线处理。

对于数据处理流程,平台目前采用无代码低门槛的GUI操作链路,后期版本已规划支持基于JavaScript和Python的开发者模式,满足更多开发者用户使用需求。

多源数据管理

平台支持用户在线管理收藏的公开数据、自主上传的高分数据以及经平台分析处理后的成果数据。

近期,平台将持续完善公开数据集和数据处理原子能力,支持用户在云上完成各类遥感数据分析处理工作,免去各类原始数据查找下载的繁琐链路,数据成果可以直接云端应用或下载到本地。

模型训练

平台支持用户在线模型训练、模型管理、样本标注、以及样本库管理。


岁末年初达摩院发布了2022十大科技趋势,AI Earth就是十大趋势之首——AI for Science的实例应用。

千百年来,实验科学和理论科学是科学界的两大基础范式。“人”发现科学规律,然后运用;“人”再从大量的实验数据中,总结科学规律。

如今人工智能正在催生新的科研范式,AI可以自主发现科学规律。换言之,是AI从大量的数据中发现新规律,然后交给人类来运用。


开放的地球科学云平台,不仅带来效率的显著提升,让研究者从繁杂的数据获取分析步骤中解放出来;更科技、更高效、更便捷的AI正在伴随人类一起对母星地球探测出更深入的认知。


AI Earth 地球科学云平台https://engine-aiearth.aliyun.com

相关文章
|
1月前
|
机器学习/深度学习 编解码 人工智能
麻省理工AI新研究可将马赛克变视频
【2月更文挑战第30天】麻省理工学院等机构的研究团队推出AI新技术FeatUp,可将低分辨率图像提升为高清视频,该技术在2024年ICLR会议上引起关注。FeatUp基于深度特征提取,通过多视角一致性损失恢复空间信息,提高视频清晰度。模型通用性强,适用于多种任务和现有应用。实验显示,它在图像超分辨率和端到端学习模型性能提升上超越其他方法。然而,尚存在对某些内容处理不完善和计算资源需求高的局限性。
54 2
麻省理工AI新研究可将马赛克变视频
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
AI在椭圆曲线研究中发现“鸟群”现象
【2月更文挑战第24天】AI在椭圆曲线研究中发现“鸟群”现象
17 2
AI在椭圆曲线研究中发现“鸟群”现象
|
6月前
|
人工智能 物联网
AI 绘画Stable Diffusion 研究(十七)SD lora 详解(上)
AI 绘画Stable Diffusion 研究(十七)SD lora 详解(上)
832 0
|
6月前
|
人工智能 自然语言处理 前端开发
AI 绘画Stable Diffusion 研究(十)sd图生图功能详解-精美二维码的制作
AI 绘画Stable Diffusion 研究(十)sd图生图功能详解-精美二维码的制作
532 1
|
6月前
|
人工智能 资源调度 算法
AI 绘画Stable Diffusion 研究(八)sd采样方法详解
AI 绘画Stable Diffusion 研究(八)sd采样方法详解
1138 0
|
6月前
|
人工智能
AI 绘画Stable Diffusion 研究(十二)SD数字人制作工具SadTlaker插件安装教程
AI 绘画Stable Diffusion 研究(十二)SD数字人制作工具SadTlaker插件安装教程
588 0
|
27天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI案例研究与项目实战
探索AI实践:从智能客服到图像识别、推荐系统、语音助手,再到智能仓储和金融风控,这些案例展示AI如何解决实际问题。通过NLP、深度学习、机器学习等技术,企业如阿里巴巴、京东等改善客户服务,医疗、安防领域利用图像识别创新,而个性化推荐提升用户体验。AI不仅改变交互方式,还优化仓储物流、保障金融安全,实操项目助力技术应用能力提升。
35 3
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
面向中文大模型价值观的评估与对齐研究:“给AI的100瓶毒药”并解毒,守护AI纯净之心
面向中文大模型价值观的评估与对齐研究:“给AI的100瓶毒药”并解毒,守护AI纯净之心
面向中文大模型价值观的评估与对齐研究:“给AI的100瓶毒药”并解毒,守护AI纯净之心
|
1月前
|
人工智能 异构计算 Python
字节跳动最新研究AI项目:一张图片组合一组动作就可以生成毫无违和感的视频!
字节跳动最新研究AI项目:一张图片组合一组动作就可以生成毫无违和感的视频!
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能
看看OpenAI(ChatGPT)怎么回答马斯克呼吁停止ai研究的?
看看OpenAI(ChatGPT)怎么回答马斯克呼吁停止ai研究的?
20 1

热门文章

最新文章