AI for Science：遥感与地学的智能融合实践与未来
在2023年的科研盛会中，"对话AI for Science"话题引发了深度探讨，遥感与人工智能的交融碰撞成为瞩目的焦点。中国自然资源航空物探遥感中心的于峻川教授，作为这一领域的权威专家，分享了“AI+遥感”技术在地学领域的探索与挑战。他的研究深入到智能解译、地学应用和技术定位，特别是滑坡隐患识别的深度学习应用，展示了AI技术在复杂环境中的智能提升。
面对遥感领域内的样本和模型挑战，于峻川教授强调了通用识别模型的微调策略，关键在于模型的初始设置和多样化的样本选择。对于识别难度较高的滑坡，他探讨了对比学习如何强化模型对差异性特征的理解，以及DEM和多源数据的融合策略，旨在提高低辨识度问题的解决方案。
“AI+遥感”技术在隐患识别中的路径清晰，目前正处于从初级智能向高级阶段过渡的阶段，核心在于明确目标与深度理解应用场景。跨领域的人才结合是推动成功应用的关键，而非单一技术的力量。地学应用的创新范式包括数据驱动、数据-知识协同驱动（如高光谱分类）以及智能云计算和交互式智能分析。
云计算的广泛应用推动了广域遥感监测的自动化，通过人机交互的智能解译工具如SAM，专家知识被不断优化模型，实现自动化识别。面对数字化、云端化和新技术的机遇，AI正在重塑遥感分析模式，从人工操作迈向智能化。然而，挑战依然存在，如算力限制和数据获取的难题。
AI引领遥感科技革命：</它不仅加速信息处理，更实现了智能交互和决策支持。现有技术为研究与生产提供了强大支持，但进一步的投入和优化是必不可少的。在认知层面上，我们需要理性看待AI在地学领域的潜力与局限，关注于峻川教授团队的科普公众号45度科研人，获取全面深入的见解。同时，ModelWhale数据科学协同平台等创新工具，如实地推动了科研范式的革新。