ON .1  

應用(yòng)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(guó)家的内在要求。必須牢固樹立和踐行綠水青山(shān)就是金山(shān)銀山(shān)的理(lǐ)念，站在人與自然和諧共生的高度謀劃發展。

在生态文(wén)明建設上，黨中(zhōng)央以前所未有(yǒu)的力度抓生态文(wén)明建設，美麗中(zhōng)國(guó)建設邁出重大步伐，我國(guó)生态環境保護發生曆史性、轉折性、全局性變化。為(wèi)加強林地保護管理(lǐ)基礎支撐能(néng)力建設，建立年度林地變更調查工(gōng)作(zuò)制度，規範林地變更調查工(gōng)作(zuò)，國(guó)家林業局研究制定了《林地變更調查工(gōng)作(zuò)規則》。開展林地變更調查工(gōng)作(zuò)的目的，是掌握林地利用(yòng)現狀及其消長(cháng)變化情況，保持林地調查數據和林地數據庫的真實性、準确性和時效性，以支撐林地保護管理(lǐ)和生态建設的需要。

森林資源的變化對于全球碳循環、氣候變化、 生物(wù)多(duō)樣性和生态環境都有(yǒu)重要影響。開展森林資源調查和監測，為(wèi)制定林業方針、政 策、中(zhōng)長(cháng)期規劃和林業生産(chǎn)經營計劃，以及檢驗經營成果等提供科(kē)學(xué)依據。我國(guó)是能(néng)耗強度降低最快的國(guó)家之一，是全球森林資源增長(cháng)最多(duō)的國(guó)家，生物(wù)多(duō)樣性保護目的執行情況好于全球平均水平，近年來，我國(guó)深入開展綠色“一帶一路”建設，已成為(wèi)全球生态文(wén)明建設的重要參與者、貢獻者、引領者。為(wèi)加強林地和林木(mù)采伐管理(lǐ)，及時發現林地和林木(mù)采伐管理(lǐ)中(zhōng)存在的問題，實時監測非法占用(yòng)林地和林木(mù)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(fēn)利用(yòng)省級遙感影像統籌項目，拓寬監測影像獲取渠道，組織技(jì )術力量，充分(fēn)運用(yòng)遙感影像自動解譯技(jì )術，全面提升省級監測效率和監測頻次。開展重點區(qū)域和重要地類變化情況動态監測，強化監測成果應用(yòng)，為(wèi)耕地保護、督察執法、空間規劃、生态修複等業務(wù)管理(lǐ)提供及時準确的監測預警信息，促進自然資源治理(lǐ)體(tǐ)系和治理(lǐ)能(néng)力現代化，對全省生态文(wén)明建設、保護森林資源建設成果、提升森林資源管理(lǐ)質(zhì)效具(jù)有(yǒu)重要意義。

ON .2 

發展現狀及趨勢

森林區(qū)域内生态系統、地勢布局的複雜性，限制了人類在此區(qū)域内的活動能(néng)力，難以建立大規模的監測與評估方式。為(wèi)加深對這種複雜生态系統的理(lǐ)解，衛星遙感影像逐漸走進了監管部門的視野。遙感技(jì )術在林業中(zhōng)的應用(yòng)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态監測等。遙感技(jì )術在空間分(fēn)辨率和光譜分(fēn)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(wèi)林業遙感提供了豐富的信息源，拓寬了林業遙感應用(yòng)的深度和廣度，給森林資源清查和監測工(gōng)作(zuò)帶來了新(xīn)的契機，為(wèi)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(gōng)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(xīn)的主要方法。具(jù)體(tǐ)方式包含資料收集和圖斑核查兩個部分(fēn)，而資料收集中(zhōng)的“遙感判讀”工(gōng)作(zuò)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(yòng)、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(gōng)智能(néng)緊密關聯的領域，應用(yòng)人工(gōng)智能(néng)技(jì )術實現遙感影像的自動解譯意義重大。天樞平台是引領測繪遙感數字化轉型的智能(néng)引擎，在平台标注工(gōng)具(jù)的催化下，以自主創新(xīn)的算法和能(néng)力，實現從影像到矢量成果轉化的智能(néng)處理(lǐ)。通過對若幹兩期影像進行智能(néng)解譯，能(néng)夠在較短時間内精(jīng)準實現對大片林地進行監測與評估。

圖2-1 天樞遙感智能(néng)視覺平台

ON .3  

解決方案

“AI+遙感”協同監測

通過獲取的高空間分(fēn)辨率衛星遙感影像數據、低空無人機影像數據，應用(yòng)天樞平台的變化檢測模型，實現對兩期影像區(qū)域林業小(xiǎo)班變化情況進行自動檢測提取。

監測的目标有(yǒu)2個：①通過兩期或多(duō)時相影像數據的比較，确定林業小(xiǎo)班變化的地理(lǐ)位置；②确定變化的數量與規模。

圖3-1 整體(tǐ)工(gōng)作(zuò)流程圖

變化檢測使用(yòng)像素級分(fēn)割方式，分(fēn)割出變化區(qū)域。變化檢測本質(zhì)也是語義分(fēn)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(fēn)類，故一般是使用(yòng)孿生網絡的思路，或者是将兩張影像合并成多(duō)通道影像輸入網絡進行預測。一般使用(yòng)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(yòng)了孿生網絡的思路，變化檢測采用(yòng)UNet、DeepLabV3+、HRNet等算法模型為(wèi)基準進行改進。等計算量下，一般使用(yòng)DeepLabV3+能(néng)獲得更好的效果，但如果模型需要平衡性能(néng)和運算時間，UNet為(wèi)性價比高的選擇。将兩期影像分(fēn)别輸入孿生網絡中(zhōng)提取深度語義特征，最後通過多(duō)個卷積操作(zuò)進行特征融合，最終輸出像素級變化區(qū)域。

天樞平台作(zuò)業流程

// 數據導入

平台部署完成後，在同一局域網中(zhōng)的任一台電(diàn)腦，在浏覽器中(zhōng)輸入平台所在服務(wù)器的IP地址，（輸入格式：IP地址:8001），即可(kě)打開天樞平台操作(zuò)界面，選擇左側的數據中(zhōng)心，新(xīn)建文(wén)件夾并上傳影像數據，如下圖：

圖3-2 上傳影像至平台

// 提交變化檢測解譯任務(wù)

數據導入完成後，選擇左側的遙感解譯，點擊變化檢測，并新(xīn)建變化檢測任務(wù)，選擇要解譯的數據，分(fēn)别選擇前後時相的影像，并選擇相應的變化檢測模型，即可(kě)提交任務(wù)，如下圖：

圖3-3 提交變化解譯任務(wù)

圖3-4 變化解譯任務(wù)參數

圖3.4中(zhōng)的過濾阈值即低于或等于設定的像素大小(xiǎo)的圖斑會被過濾掉，置信度有(yǒu)5種模式可(kě)以選擇，分(fēn)别是高召回、較高召回、均衡、較高準确和高準确，一般選擇均衡即可(kě)。

// 輸出結果

在解譯進度完成後，點擊該解譯任務(wù)的詳細信息，即可(kě)彈出變化檢測結果預覽界面，在該界面中(zhōng)可(kě)調整解譯圖斑的透明度，并可(kě)以通過卷簾的方式對比前後時相影像以查看解譯成果是否準确。點擊頂部的【下載Shapefile】按鈕，即可(kě)下載解譯後的矢量圖斑，并可(kě)在ArcMap中(zhōng)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(wèi)變化前，右圖為(wèi)變化後

圖3-7 左圖為(wèi)變化前，右圖為(wèi)變化後

圖3-8 左圖為(wèi)變化前，右圖為(wèi)變化後

基于無人機影像提取的變化成果展示

圖3-9 左圖為(wèi)變化前，右圖為(wèi)變化後

圖3-10 左圖為(wèi)變化前，右圖為(wèi)變化後

圖3-11 左圖為(wèi)變化前，右圖為(wèi)變化後

ON .4  

總結

基于國(guó)内自主開源框架研發的天樞平台，目前已經叠代出了多(duō)個通用(yòng)變化檢測模型，随着模型的不斷地優化，解譯成果的準确性也會随之提升，為(wèi)實際生産(chǎn)奠定了堅實的基礎，在滿足平台部署的基本條件下，平台的解譯效率較高，其次，天樞平台内置坐(zuò)标系統數據庫，從數據導入、轉換、解譯和輸出，都伴随着坐(zuò)标系統的識别和定義。對于前後時相坐(zuò)标系統因是否含帶号，或投影帶不一緻的情況可(kě)做到很(hěn)好的兼容，且解譯過程隻需要兩步：影像導入和執行解譯，即可(kě)完成變化檢測解譯，降低用(yòng)戶的使用(yòng)門檻，同時也能(néng)保證一定的解譯效率。

采取“AI+遙感影像”這種新(xīn)模式，可(kě)以實現自動提取林業小(xiǎo)班的地理(lǐ)分(fēn)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(néng)監測常态化起到極大的幫助，同時，基于曆史監測成果開展森林資源變化圖斑的趨勢分(fēn)析，為(wèi)管理(lǐ)人員出台管理(lǐ)措施提供支撐。