写在前面

遥感影像下载后，一般我们都会做遥感解译，之前都是人工解译进行矢量化，现在有了人工智能，遥感解译变得更快更轻松，提高了上百倍的速度，当然，在一些细节处理，尤其是颜色、形状模糊的低分辨率影像，还是需要人工的解译配合。另一方面，大模型的崛起，在文章生成、视频生成、图片生成、空间生成上有了巨大的进度，但地理大模型还是方兴未艾，一方面由于地理大模型应用相对其他生成式模型应用广泛度缺乏，另一方面，地理大模型的数据格式多种多样，在建立矩阵时更加复杂，更难以理解。因此，地理大模型还需更长的发展时间。

遥感影像识别、遥感大模型问答微信小程序：

可以使用已经上线的微信小程序体验，目前集成了以上功能，由于微信小程序算力与磁盘大小有限，不支持上传本地遥感影像识别，但可以基于位置识别，可以识别全国90%的地方。

已经集成如下6个核心功能：

01

在线地图展示

02

地图选点，可以识别全国90%的地方

03

服务器在线识别

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1时代峰峻可视对讲·

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04

地理大模型集成

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1时代峰峻可视对讲·

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05

历史任务管理

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1时代峰峻可视对讲·

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06

识别结果分析，基于大模型

地理大模型会更新到以下软件内：

《 SegGIS 无人机 · 遥感影像识别系统 》

SegGIS 无人机 · 遥感影像识别软件V2（重大更新）

了解详情，添加微信：

微信小程序截图：

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1时代峰峻可视对讲·

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为什么要结合遥感影像识别与大模型：

遥感影像下载后，一般我们都会做遥感解译，之前都是人工解译进行矢量化，现在有了人工智能，遥感解译变得更快更轻松，提高了上百倍的速度，当然，在一些细节处理的尤其是颜色、形状模糊的低分辨率影像，还是需要人工的解译配合。另一方面，大模型的崛起，在文章生成、视频生成、图片生成、空间生成上有了巨大的进度，但地理大模型还是方兴未艾，一方面地理大模型应用相对其他生成式模型应用广泛的缺乏，另一方面，地理大模型的数据格式多种多样，在建立矩阵时更加复杂，更难以理解。

一、地理大模型：不是 “花架子”，是真能解决问题的 “地理专家”

（一）先搞懂：地理大模型到底是个啥？

简单说，它就是把地理知识、卫星数据、地图信息全都揉在一起，再用算法训练出来的 “智能系统”。不像普通模型只懂某一类数据，它能处理地形、气候、交通这些多维度地理信息，还能回答 “某块地适合种啥”“暴雨后哪容易积水” 这类实际问题。

（二）从 “笨办法” 到 “聪明脑”：地理大模型咋发展起来的？

早几年处理地理数据，都是分开算 —— 地形归地形、交通归交通，结果经常 “各说各的”。后来有了深度学习，能把多源数据融合；再到现在的大模型，不仅能整合数据，还能主动学习地理规律。比如去年火的 “坤元” 模型，能自己生成高精度地图，还能预判城市扩张方向，这就是关键突破。

（三）核心技术不绕弯：数据、算法、公式一个都不少

1. 数据咋处理？先 “清洗” 再 “融合”

地理数据特别杂：卫星影像有噪声、地图数据有误差，第一步得先 “clean”。比如用均值滤波处理影像噪声，公式长这样：

这里
是原始影像，
是去噪后影像，是滤波窗口大小。实际代码里这么写（Python 示例）：

1import cv2
 2
 3import numpy as np
 4
 5def mean_filter(image, kernel_size=(3,3)):
 6
 7# 生成均值滤波核
 8
 9  kernel = np.ones(kernel_size, np.float32) / (kernel_size[0] * kernel_size[1])
10
11# 应用滤波
12
13  filtered_img = cv2.filter2D(image, -1, kernel)
14
15return filtered_img
16
17# 加载遥感影像（假设是单波段灰度图）
18
19remote_sensing_img = cv2.imread("rs_image.tif", 0)
20
21# 去噪处理
22
23clean_img = mean_filter(remote_sensing_img, (5,5))

清洗完还要融合多源数据，比如把卫星影像和 GIS 矢量数据结合，用加权融合法：

是权重，根据数据精度调整，一般取 0.6-0.8。

2. 算法咋跑？靠深度学习 “学规律”

最常用的是卷积神经网络（CNN），比如用 U-Net 做土地分类。核心是计算损失函数，用交叉熵损失：

是真实标签，
是模型预测概率。训练时用 Adam 优化器更新参数，代码片段：

1import torch
 2
 3import torch.nn as nn
 4
 5import torch.optim as optim
 6
 7# 定义简单的U-Net片段
 8
 9class UNetBlock(nn.Module):
10
11def __init__(self, in_channels, out_channels):
12
13      super().__init__()
14
15      self.conv = nn.Sequential(
16
17          nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 3, padding=1),
18
19          nn.ReLU(),
20
21          nn.Conv2d(out_channels, out_channels, 3, padding=1),
22
23          nn.ReLU()
24
25      )
26
27  
28
29def forward(self, x):
30
31      return self.conv(x)
32
33# 初始化模型、损失函数、优化器
34
35model = UNetBlock(3, 6)  # 3输入通道（RGB），6输出类别（土地类型）
36
37criterion = nn.CrossEntropyLoss()
38
39optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4)
40
41# 模拟训练（假设x是影像数据，y是标签）
42
43x = torch.randn(8, 3, 256, 256)  # 8个样本，256x256分辨率
44
45y = torch.randint(0, 6, (8, 256, 256))  # 对应标签
46
47for epoch in range(10):
48
49  optimizer.zero_grad()
50
51  output = model(x)
52
53  loss = criterion(output, y)
54
55  loss.backward()
56
57  optimizer.step()
58
59  print(f"第{epoch+1}轮，损失：{loss.item():.4f}")

（四）真能用得上：这些场景都靠它

1. 找矿、管土地：在新疆某矿区，地理大模型分析遥感数据后，圈出 3 处可能有铜矿的区域，后来实地勘探真找到了，比传统方法效率高 3 倍。

2. 城市规划不 “瞎搞”：深圳做地铁规划时，模型模拟了不同路线的人流、拆迁成本，最后选的方案比最初少花 20 亿。

3. 洪水来了早知道：去年河南暴雨前，模型结合降雨数据和地形，提前 48 小时标出易涝点，帮社区提前转移物资。

二、Efficient3B：遥感影像识别里的 “高效选手”

（一）先认个脸：Efficient3B 是啥？

它是 EfficientNet 系列里的 “小个子强者”—— 比传统模型小 30%，但识别精度更高，尤其适合处理遥感影像里的小目标，比如农田里的大棚、公路上的车辆。

（二）干活流程不复杂：三步搞定影像识别

1. 第一步：影像 “预处理”，先把 “脏数据” 清干净

遥感影像常受大气影响，比如有雾、偏色，得先做辐射校正。公式用大气散射校正：

是实测辐射值，是大气散射辐射值。再做几何校正，把影像和实际地理位置对齐，用仿射变换：

是原始坐标，是校正后坐标，是校正参数。

2. 第二步：提 “特征”，找出影像里的关键信息

Efficient3B 用 “MBConv 模块” 提特征，核心是 “深度可分离卷积”—— 先逐通道卷积，再 1x1 卷积整合信息，比普通卷积快不少。公式表示卷积过程：

是卷积核，
是输入特征图，
是偏置。代码里实现 MBConv：

1class MBConv(nn.Module):
 2
 3def __init__(self, in_channels, out_channels, expansion=6):
 4
 5      super().__init__()
 6
 7      mid_channels = in_channels * expansion
 8
 9      # 1x1卷积升维
10
11      self.pw_conv1 = nn.Conv2d(in_channels, mid_channels, 1)
12
13      # 3x3深度可分离卷积
14
15      self.dw_conv = nn.Conv2d(mid_channels, mid_channels, 3, padding=1, groups=mid_channels)
16
17      # 1x1卷积降维
18
19      self.pw_conv2 = nn.Conv2d(mid_channels, out_channels, 1)
20
21      self.relu = nn.ReLU6()
22
23  
24
25def forward(self, x):
26
27      residual = x
28
29      x = self.relu(self.pw_conv1(x))
30
31      x = self.relu(self.dw_conv(x))
32
33      x = self.pw_conv2(x)
34
35      # 残差连接
36
37      if x.shape == residual.shape:
38
39          x += residual
40
41      return x
42
43# 测试MBConv模块
44
45mbconv = MBConv(32, 64)
46
47x = torch.randn(8, 32, 64, 64)
48
49out = mbconv(x)
50
51print(f"输入形状：{x.shape}, 输出形状：{out.shape}")

3. 第三步：分 “类别”，告诉用户影像里是啥

最后用全连接层 + Softmax 输出类别概率，比如区分 “耕地、林地、建筑用地”。公式：

是全连接层输出，
是第
类的概率。

（三）为啥比传统方法牛？这两点很关键

1. 又快又准：处理同一幅 256x256 的遥感影像，传统 CNN 要 0.8 秒，Efficient3B 只要 0.2 秒，而且识别准确率高 5%-8%。

2. 能抓小目标：在监测农村宅基地时，传统模型会把 “小院子” 当成 “耕地”，但 Efficient3B 能准确识别，因为它的特征提取模块能捕捉到 10x10 像素的小区域。

（四）实际案例：用它做土地监测很靠谱

去年在江苏盐城，用 Efficient3B 处理了 2018-2023 年的遥感影像，统计出这 5 年耕地减少了 2.3%，建筑用地增加了 4.1%—— 数据和实地调查的误差不到 1%，比人工解译快了 10 倍。

三、地理大模型 + Efficient3B：凑一起更厉害

（一）咋融合？让 “大脑” 有更敏锐的 “眼睛”

地理大模型擅长分析地理规律，但对影像里的细节识别不够准；Efficient3B 正好相反，能精准认影像，但不懂地理逻辑。把 Efficient3B 的识别结果喂给地理大模型，比如先让 Efficient3B 标出影像里的 “河流”“道路”，再让地理大模型分析 “这些道路会不会影响河流生态”，就能解决更复杂的问题。

（二）遇到的坑和解决办法

1. 数据不匹配

   ：Efficient3B 输出的是像素级结果，地理大模型要的是矢量数据，得用 “矢量化算法” 转换，比如用轮廓提取函数：

1def mask_to_vector(mask):
 2
 3# 找到轮廓
 4
 5  contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
 6
 7# 转换为矢量坐标
 8
 9  vectors = []
10
11for cnt in contours:
12
13      if cv2.contourArea(cnt) > 10:  # 过滤小面积噪声
14
15          vectors.append(cnt.squeeze().tolist())
16
17return vectors
18
19# 假设mask是Efficient3B输出的河流掩码
20
21river_mask = np.zeros((256,256), dtype=np.uint8)
22
23river_mask[50:150, 80:180] = 255# 模拟河流区域
24
25river_vector = mask_to_vector(river_mask)
26
27print(f"河流矢量坐标：{river_vector[:2]}")  # 打印前两个轮廓点

1. 计算太慢

   ：融合后模型变大，用 “模型剪枝” 减少参数，比如剪掉 Efficient3B 里不重要的卷积核，精度降 1%，但速度能提 50%。

（三）未来会咋发展？这几个方向很有戏

1. 实时处理：以后用无人机拍的影像，能实时传给模型，当场识别出 “哪块地缺水”“哪有火情”。

2. 多语言支持：不仅能处理中文地理数据，还能对接国外的地图和影像，做全球范围的分析。

3. 更懂用户：普通用户不用写代码，打开 APP 上传影像，模型直接说 “你这张图里有 3 块耕地，1 处建筑”，更接地气。