AI助力卫星地图提升清晰度呈现全球可再生能源项目森林覆盖率

发布时间：2023-09-04 10:00:36 所属栏目：外闻来源：未知

导读： 　　最近，一家叫作 Allen AI 的机构由微软联合创始人保罗 · 艾伦创办推出了新产品 Satlas，其中包含全球首个利用生成式人工智能技术提高卫星图像清晰度的地图，可以显示全球范围内

　　最近，一家叫作 Allen AI 的机构由微软联合创始人保罗 · 艾伦创办推出了新产品 Satlas，其中包含全球首个利用生成式人工智能技术提高卫星图像清晰度的地图，可以显示全球范围内的可再生能源项目和森林覆盖率。

　　注意到，该地图使用了来自欧洲空间局（European Space Agency）哨兵-2（Sentinel-2）卫星的卫星图像。但是，这些图像仍然无法清楚地显示地面细节，于是他们使用了一种名为“超分辨率”（Super-Resolution）的解决办法。基本上就是使用深度学习模型来填补细节，例如建筑物可能是什么样子，从而生成高分辨率的图像。

　　目前，Satlas 主要关注全球的可再生能源项目和森林覆盖率。数据每月更新，包括哨兵-2 监测的地球部分区域，这包括除了南极洲和远离陆地的公海之外的大部分地区。

　　该地图显示了太阳能发电场和陆上和海上风力涡轮机，还可以用它来查看树冠覆盖率随时间的变化，这些对于试图实现气候和其他环境目标的政策制定者来说非常重要。

　　据艾伦研究院称，这款被开发的产物是全球第一个广覆盖、全面免费的超分辨率工具，同时可能也是该技术的第一次应用于世界地图的展示。

　　当然，还有一些问题需要解决。与其他生成式人工智能模型一样，Satlas 也容易出现“幻觉”，有时会以一种奇怪的方式绘制建筑物，例如建筑物是矩形的，而模型可能认为它是梯形或者别的什么，这可能是由于不同地区的建筑风格差异导致模型难以预测。另一个常见的“幻觉”是在模型认为应该有汽车和船只的地方放置汽车和船只，这是基于训练模型所用的图像。

　　为了开发 Satlas，艾伦研究院的团队不得不手动浏览卫星图像，标记出 3.6 万台风力涡轮机、7 千个海上平台、4 千个太阳能发电场和 3 千个树冠覆盖率。对于超分辨率，他们向模型输入了同一地方在不同时间拍摄的许多低分辨率图像。模型使用这些图像来预测高分辨率图像中的亚像素细节。

　　艾伦研究院还计划扩展 Satlas，提供其他类型的地图，包括一种可以识别全球种植作物类型的地图。该公司表示，这些数据将用于农业部门，以帮助改善粮食安全。satlas还将与美国国家航空航天局合作，开发更多关于气候变化的信息。

（编辑：成都站长网）

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