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智慧城市網 企業關注】非法傾倒、堆存的固體廢物，占地面積通常在幾十至幾千平方米之間，屬于典型的小尺度目標。根據最小成像單元原理，這些目標只能通過高分辨率衛星影像進行識別，而高分辨率衛星影像譜段數量普遍較少，限制了固體廢物的光譜特征分析潛力，一定程度上增加了解譯難度。
同時，在“清廢行動”前，相對于生態、水、大氣等
環境監測領域，固體廢物識別屬于新興領域，相關研究應用較少，現成的技術方法和應用示例有限。為更加及時高效發現問題，生態環境部衛星環境應用中心(以下簡稱衛星中心)利用基于神經網絡的語義分割算法SFE-YOLO等深度學習模型，
研究建立基于AI的固體廢物人機交互解譯技術方法，初步實現遙感影像處理、固體廢物識別、問題圖斑導出等自動化作業。
通過不斷優化解譯規則，迭代解譯算法，固體廢物執法工作得以邁向智能化和高效化。解譯耗時從“小時級”縮短至“分鐘級”，解譯準確度由長江經濟帶“清廢行動”的50%提升至黃河流域“清廢行動”的70%以上。
技術的進步在推動固廢排查工作，開展更加精準高效的同時還能夠促使地方主動作為，從“被動接收”向“主動監管”轉變。2023—2024年，遼寧省生態環境廳在全國范圍內首創省級“清廢行動”聯合衛星中心，發揮遙感、GIS與信息化技術優勢，實現固廢點位“排查-核實-整治-回頭看”全過程的數字化、智能化管理。
2024年，山東省生態環境廳聯合衛星中心研究構建面向山東特色的固體廢物“AI+遙感”融合的人機交互識別技術方法，強化固體廢物識別的針對性與準確性，提升排查效率。
秒級鎖定人類活動熱源區
AI賦能海洋溫排水遙感監測
近期，國家海洋環境監測中心遙感室在海洋溫排水遙感監測領域開展了一系列基于人工智能的創新應用研究，初步驗證了AI大模型技術在環境監測中的巨大潛力。
智能檢索定位人類活動熱源區，借助包含標準文件、管理方法及核電、火電行業專業信息的知識庫以及基于知識圖譜的智能檢索系統，監測人員只需輸入有效關鍵詞，即可秒級鎖定引起溫升的人類活動區域，徹底告別“翻資料半小時，找答案一分鐘”的低效工作模式。
面向海洋生態環境保護的智能熱源區快速定位這種高效的工作模式，有利于破解“大海撈針”難題，準確掌握沿海熱源分布。
AI高效判別排水口，通過自動檢索網絡公開資源和接收人工投喂的精準專業信息，AI平臺可全面總結分析電廠排水口的地理信息與圖像特征。當監測人員輸入影像時，AI助手可智能輔助識別進出水口特征，提供專業判斷依據和分析結果，從而整合多源信息，有效識別溫排水入海途徑。
智能生成反演算法，通過解析溫排水監測技術規范的具體要求，AI平臺可自動生成最優海溫反演算法和溫排水監測產品處理代碼，這使監測人員無需深入編程即可獲得符合規范的溫升區空間分布、溫升強度統計等標準化產品，實現從規范文本到實際應用的智能轉化。
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支持單位 | 生態環境部衛星環境應用中心、國家海洋環境監測中心
文案、編輯 | 李夏菁
原標題：雙劍合璧！“AI+遙感”如何彈指間讓環境違法行為顯形？ | 智能遙感篇
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