宁蕖 川观新闻记者 蒋君芳
成都智算中心又出新成果了。不久前，由该中心首批12家签约算力服务孵化联合解决方案企业之一，成都特拉库塔科技有限公司旗下大地量子打造的耕地保护与粮食安全监管服务平台正式投入使用。“已经有很多地方政府部门找过来，了解我们的产品，希望让我们提供相关服务。”公司商务总监孙璜说。
这是一个怎样的平台？为何它能帮助地方政府实现对耕地的有效保护？8月8日，川观新闻记者来到这家公司位于成都的研发中心一探究竟。
技术路径：卫星拍照，AI快速识别
耕地保护与粮食安全监管服务平台运转背后涉及到哪些关键技术？大地量子数字政府总监杜朝阳提到两点：卫星遥感技术和AI智能算法，“卫星给大地拍照，AI快速识别这些照片。”
卫星是怎样给大地拍照的？杜朝阳说，地球上的任何物体都具有光谱特性，具有不同的吸收、反射、辐射光谱的性能。一年四季，太阳不断向地球表面发射电磁波，包括可见光波段和非可见波段等，地面上的植物对这些电磁波进行不同的反射，卫星从遥远的太空完成“拍照”这一动作，就能对地表的情况形成影像数据。
卫星照片长啥样？杜朝阳从电脑中调取了一张卫星拍摄的某地农田照片，照片呈现出的中是大小不同的绿色格子，“普通人看这些绿色的格子，并不能看出这是一片水稻，但专业人士可以结合格子背后的光谱反射数据，根据一定的公式分析出这是哪种植物。”
杜朝阳说，卫星遥感技术不是最近才出现的技术。在过去，对卫星遥感影像数据的处理、分析需要有专业知识的人进行人工判读，在面对海量数据处理时，效率很难提升，影响了遥感卫星影像数据的商业化运用。
但近年来，卫星遥感影响数据的商业化发展迎来爆发期。这得益于两个方面的助力，一方面，随着卫星发射数量的增加、观测能力的提升，卫星遥感影像数据的获取成本在快速降低；另一方面，卫星影像数据的处理效率也在不断提升。
而卫星影像数据处理能力的提升，得益于人工智能算法和云计算的技术进部。“简单来说，就是用AI去代替过去的人工识别。”杜朝阳说，AI人工智能在进行大规模卫星影像数据处理前，必须先经历样本学习阶段，“比如说获取水稻识别能力前，它需要先对水稻样本学习，了解样本的光谱特性，学会之后，当它再遇到类似影像，就能快速识别出这是水稻。”
作为卫星遥感产业的中游企业，大地量子利用自主研发的“数字地球”平台，能对卫星影像数据进行快速分析和处理，形成客户需要的产品或服务。目前，包括商汤科技、百度等在内的不少龙头企业都针对卫星遥感影像数据的分析，推出了自己的算法模型，加速了卫星遥感影像数据的商业化应用和推广。
应用推广：为多个行业提供“上帝视角”
川观新闻记者了解到，目前，大地量子打造的耕地保护与粮食安全监管服务平台，已拥有小麦、水稻、大豆等主要大田作物和棉花、油菜、花生、柑橘等20余种经济作物的自动识别能力。这种识别能力将如何助力农业发展？
孙璜介绍说，“十四五”规划提出要坚守18亿亩耕地红线，加强耕地用途管制，坚决遏制耕地“非农化”、严格管控“非粮化”。但是我国耕地资源分布广、面积大，耕地利用情况复杂、作物种类繁多，传统人工调查手段难以充分满足全域覆盖、动态监测、及时查处的常态化监测需求，导致发现问题慢，调查周期长。
而耕地保护与粮食安全监管服务平台能解决这一难题。
“判断这块土地是不是撂荒，只需要调出连续几个月的卫星遥感影像进行分析，就能知道这块土地上是不是种了农作物，具体是什么农作物，一旦发生疑似撂荒的现象，政府部门就可以去到定点地块，进行最终的核查。”孙璜说，这一平台能够帮助政府在日常监管工作中实现由传统人工“随机性调查、被动式发现、运动式查处”向“地毯式搜索、主动式发现、常态化治理”的监管模式转变，工作效率大幅提升。
在孙璜看来，遥感卫星为地球上的人们和各行各业提供了“上帝视角”的维度，有着巨大的应用前景。“举例说，一个地方要对当地10万亩油菜进行投保，如果光靠保险公司人力去调查清楚是不是真的有10万亩这么多，耗时耗力，结果还不一定准确。但如果调取卫星遥感影像数据分析处理，很快就能得出结论。”
对于当前的技术，大地量子还在寻找最优化的方案。杜朝阳说，四川有较大地区属于盆地，一年四季云雨天气多，晴天少，光学遥感卫星的有效观测天数受到很大影响，“光学遥感卫星属于被动式探测，靠接受地表物对太阳电磁波的反射，而云层会影响太阳照射。”
要解决这一问题，可以拓宽影像数据的来源。“微波成像雷达卫星是主动式探测，靠自己发射雷达，物体反射雷达来成像，能够克服云雾雨雪和黑夜条件的限制。”杜朝阳介绍说，数据来源多元化后，对AI人工智能也提出了更高要求，“目前我们正在进行技术的迭代更新。”
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