遥感AI解译技术创新
通过与北京大学、中科院遥感所、北师大等国内知名的遥感类院校、 研究机构的深度合作，将其先进的算法模型进行了产学研成果转化， 融合落地于自然资源领域的AI遥感智能解译应用中，其深度学习与面向对象 相结合的多尺度图像分割算法属于全国首创，在图像语义识别、AI变化监测 等方面，技术水平达到了国内领先。
重点应用场景
以多期高分辨率卫星2米影像为数据源，利用遥感AI解译与应用系统对 自然保护地进行遥感人工智能监测，实现对自然保护地人类活动变化的高频监测。
将“系统内嵌海量训练样本库”和“深度学习与对象分割相结合的图像识别算法” AI解译技术应用到“加载自然保护地范围，自动提取图斑并分类，提取结果 双屏联动显示，生成人类活动变化监测报告”的工作处理流程中。
以总面积一千平方公里的自然保护地为例，进行AI智能提取与人工方式 提取工作效率对比，AI智能的工作效率是人工方式的320倍，AI准确率 也能达到69%，满足要求，对自然保护地人类活动变化图斑提取工作， 由原来的近1个月时间缩减到目前的0.5小时，大大节省了人力物力。
针对使用者软件操作方面做到所见即所得，按图识别，通过交互式的简单操作， 就像“美图秀秀”等通用软件一样，能够很容易上手，操作人员无需了解遥感相关知识， 形成“零阶门槛、轻松搞定”的功能特点，大大降低使用门槛。提供简洁应用的操作模式， 屏蔽了遥感软件的高专业性。
