水利遙感智能云平臺HydrSAI建設(shè)及應(yīng)用

摘要：水利行業(yè)對于整合“天-空-地”一體化遙感監(jiān)測技術(shù)的應(yīng)用需求越來越高，然而傳統(tǒng)的遙感影像分析模型往往難以適應(yīng)日益多樣化的行業(yè)應(yīng)用需求。因此，通過集成分布式存儲、虛擬化管理、自動化運維和云安全等技術(shù)，以PaaS和SaaS方式提供云服務(wù)，構(gòu)建了一個融合先進人工智能技術(shù)、面向行業(yè)應(yīng)用的智能化遙感影像數(shù)據(jù)處理云平臺HydrSAI。該平臺集成了影像預(yù)處理、樣本采集與建庫、模型構(gòu)建與優(yōu)化、高性能矢量切片以及云計算服務(wù)技術(shù)，并配備可擴展的影像庫、樣本庫和模型庫。該平臺在深圳市人為擾動圖斑識別以及大藤峽庫區(qū)開展了試驗應(yīng)用，其識別效率相較于目視識別得到顯著提升。HydrSAI可為水利部門提供高效、便捷、智能化的遙感解譯支持。

關(guān) 鍵 詞：水利遙感；人工智能；大數(shù)據(jù)；模型庫；樣本庫；云平臺

中圖法分類號：TP79

文獻標(biāo)志碼：ADOI：10.16232/j.cnki.1001-4179.2024.08.032

0 引 言

遙感技術(shù)應(yīng)用是水利行業(yè)信息化的重要基礎(chǔ)之一，然而傳統(tǒng)的以目視解譯為主的遙感手段已難以滿足日益增長的應(yīng)用需求。為貫徹落實“節(jié)水優(yōu)先、空間均衡、系統(tǒng)治理、兩手發(fā)力”治水思路，迫切需要推進遙感、大數(shù)據(jù)、云計算等現(xiàn)代信息技術(shù)與水利行業(yè)的深度融合，研發(fā)水利遙感智能云平臺，以滿足水利行業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的發(fā)展要求。

近年來，衛(wèi)星傳感器不斷增多，加之光學(xué)圖像、雷達圖像、高光譜圖像等多源數(shù)據(jù)的融合，遙感數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)指數(shù)級增長^［1-2］，在農(nóng)業(yè)資源監(jiān)測^［3］、環(huán)境監(jiān)測管理^［4］、水資源管理^［5］、海洋資源開發(fā)^［6］以及水土流失監(jiān)測^［7］等行業(yè)進行了廣泛的應(yīng)用。遙感“大數(shù)據(jù)”的應(yīng)用，是對計算機算力和算法的考驗。隨著人工智能時代的到來，深度學(xué)習(xí)為影像的解譯提供了一種新的路徑。許明珠等^［8］結(jié)合遙感影像提取植被指數(shù)，提出基于并聯(lián)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的深度學(xué)習(xí)方法用于植被分類，結(jié)果顯示該分類方法具有較高的精度。Liu等^［9］提出將面向?qū)ο蠓诸惡途矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）結(jié)合用于減輕噪聲和邊界模糊問題，并將該方法用于中等分辨率影像的分類。Wan等^［10］基于ResNet152和DeeplabV3+的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行遙感土地利用分類。此外，深度學(xué)習(xí)具有良好的泛化性能，能夠滿足各種場景和任務(wù)的要求。因此，深度學(xué)習(xí)模型在遙感圖像自動化和智能分析開發(fā)中具有廣泛的推廣應(yīng)用前景。

云計算技術(shù)是大數(shù)據(jù)配套的另一個關(guān)鍵技術(shù)，具有算力高、成本低、資源共享和可視化等優(yōu)勢，可為海量遙感數(shù)據(jù)的處理和分析提供高效且便捷的平臺^［11］。目前，國際已有多種主流遙感云計算平臺投入使用，例如Terrascope^［12］、Descartes labs^［13］等。若將水文、高程、高空間分辨率影像等涉密數(shù)據(jù)上傳至這些國外平臺進行處理分析，難免存在數(shù)據(jù)安全風(fēng)險^［14］。已發(fā)布的國產(chǎn)遙感云平臺產(chǎn)品包括PIE-Engine^［15］、AI Earth^［16］、SenseEarth^［17］、飛槳^［18］等。雖然部分遙感云平臺已降低用戶使用門檻，但仍需用戶具備一定的編程及遙感數(shù)據(jù)處理技術(shù)基礎(chǔ)^［19］。例如，PIE-Engine遙感智能解譯平臺需用戶自行上傳樣本集和訓(xùn)練模型架構(gòu)。此外，現(xiàn)階段遙感云平臺提供的可即用型模型產(chǎn)品類型仍不完善，且對于特征行業(yè)應(yīng)用缺乏定制型產(chǎn)品^［7］。

針對當(dāng)前遙感平臺在水利行業(yè)所面臨的問題與挑戰(zhàn)，本文總結(jié)了HydrSAI水利遙感智能云平臺建設(shè)（下文簡稱HydrSAI云平臺）方案。該平臺建設(shè)面向粵港澳大灣區(qū)水利行業(yè)需求規(guī)劃平臺功能，整合了遙感大數(shù)據(jù)處理、地理數(shù)據(jù)庫建設(shè)、基于改進深度學(xué)習(xí)模型的多源遙感影像語義分割等新技術(shù)，構(gòu)建了可擴展易更新的遙感影像庫、樣本庫和模型庫，同步實現(xiàn)云端高效運算和時空數(shù)據(jù)多源化展示，切實提升智慧水利的管理與信息化水平。

1 云平臺建設(shè)概況

1.1 建設(shè)內(nèi)容

1.1.1 標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范建設(shè)

HydrSAI云平臺的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范建設(shè)主要包括樣本庫、模型庫及應(yīng)用服務(wù)3個方面。樣本庫的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范包括影像數(shù)據(jù)規(guī)范、樣本集建立規(guī)范及樣本集入庫規(guī)范；模型庫的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范包括模型訓(xùn)練規(guī)范、模型評估規(guī)范、模型入庫規(guī)范及模型部署規(guī)范；應(yīng)用服務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范分為應(yīng)用部署規(guī)范、用戶管理規(guī)范、服務(wù)接口規(guī)范。此外，HydrSAI云平臺還建立了安全標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范以及運維標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，以保障云平臺在今后的服務(wù)中能夠安全、高效、穩(wěn)定地運行，為用戶提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。

1.1.2 樣本庫建設(shè)

深度學(xué)習(xí)技術(shù)當(dāng)前主要依賴監(jiān)督學(xué)習(xí)分類方式，即需要海量樣本數(shù)據(jù)參與訓(xùn)練，從中提取抽象特征來生成模型。為了更好地管理和利用這些樣本，提高樣本的檢索、存儲和使用能力，需要將它們納入樣本庫中進行統(tǒng)一管理。樣本入庫的流程包括：樣本裁剪、樣本標(biāo)注、樣本編碼、樣本注冊。樣本庫的建設(shè)需要明確分類體系，HydrSAI云平臺目前共建設(shè)有人為擾動、河湖“四亂”、河道礙洪物、崩塌滑坡等4類樣本庫，每類樣本庫又分為現(xiàn)狀和/或新增子樣本庫，此后將根據(jù)需要進行持續(xù)動態(tài)更新。

1.1.3 模型庫建設(shè)

使用開源數(shù)據(jù)庫PostgreSQL進行模型庫配置，根據(jù)需求設(shè)置默認(rèn)字符集、調(diào)整緩存大小、設(shè)置安全性等。建模過程包括確定模型架構(gòu)、編寫訓(xùn)練模塊、選擇建模樣本、驗證模型精度、優(yōu)選模型入庫和填報模型元數(shù)據(jù)等環(huán)節(jié)。最后將優(yōu)選模型文件、模型元數(shù)據(jù)上傳至HydrSAI云平臺數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)進行注冊（表1），完成模型入庫。目前，模型庫內(nèi)共有4大類模型，分別為人為擾動圖斑、河湖“四亂”圖斑、河道礙洪物圖斑和崩塌滑坡及崩崗圖斑智能識別模型，此后將根據(jù)需要持續(xù)動態(tài)更新。

1.1.4 典型示范應(yīng)用建設(shè)

目前，HydrSAI云平臺已構(gòu)建了人為擾動、河湖“四亂”、河道礙洪物及崩塌滑坡等4大類智能識別服務(wù)模塊，并根據(jù)需要不斷拓展業(yè)務(wù)范圍。這些模塊均已成功應(yīng)用于深圳市、廣東省及大藤峽庫區(qū)，助力生產(chǎn)建設(shè)項目、關(guān)鍵河段“四亂”目標(biāo)、河道礙洪物及崩塌滑坡的快速識別，為實現(xiàn)水土流失準(zhǔn)實時監(jiān)測、河湖及大型庫區(qū)的智能監(jiān)管提供了技術(shù)支撐。

1.2 技術(shù)路線

云平臺建設(shè)從需求分析出發(fā)，在標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系下研究平臺關(guān)鍵技術(shù)特征，逐步完成樣本庫、模型庫和云平臺建設(shè)，并對平臺建設(shè)效果進行評估驗證。主要階段包含需求分析、樣本庫建設(shè)、模型庫建設(shè)、云服務(wù)平臺研發(fā)以及應(yīng)用服務(wù)5個階段，技術(shù)路線如圖1所示。

1.3 總體架構(gòu)

HydrSAI云平臺采用分層體系云架構(gòu)，包括云基礎(chǔ)設(shè)施層、大數(shù)據(jù)資源層、基礎(chǔ)算法層、應(yīng)用平臺層和業(yè)務(wù)服務(wù)層（圖2）。云基礎(chǔ)設(shè)施層提供底層基礎(chǔ)設(shè)施資源，如衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)高速專線、分布式集群GPU服務(wù)器和高性能分布式存儲等。大數(shù)據(jù)資源層主要由影像庫、樣本庫和模型庫3個數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建，為HydrSAI提供數(shù)據(jù)存儲服務(wù)?；A(chǔ)算法層針對遙感數(shù)據(jù)處理、樣本處理和模型處理等方面提供優(yōu)選算法集成。應(yīng)用平臺層包括影像服務(wù)平臺、樣本管理平臺、AI引擎服務(wù)平臺、AI成果管理平臺。業(yè)務(wù)服務(wù)層通過不斷的服務(wù)積累支撐業(yè)務(wù)需求，包括統(tǒng)一影像底圖服務(wù)、人為擾動圖斑智能識別、河道礙洪物智能識別、河湖“四亂”智能識別、崩塌滑坡智能識別及新增人為擾動、河湖“四亂”智能識別以及未來拓展服務(wù)類型。

1.4 主要成果

1.4.1 文檔成果

文檔成果主要包括需求調(diào)研文檔、設(shè)計研發(fā)文檔（總體設(shè)計、詳細(xì)設(shè)計、樣本庫設(shè)計、模型庫設(shè)計等）、技術(shù)服務(wù)文檔（軟件測試報告、用戶使用手冊等）和標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范文檔（樣本庫標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范、樣本集建立規(guī)范、樣本集入庫規(guī)范）等。

1.4.2 樣本庫成果

HydrSAI云平臺共建設(shè)有人為擾動、河湖“四亂”、河道礙洪物、崩塌滑坡4類樣本庫，每類樣本庫包括現(xiàn)狀和/或新增子庫。一個512×512像元大小的遙感影像切片及其對應(yīng)的類型標(biāo)簽圖層和樣本編碼集成為一個樣本。各類型樣本庫中已經(jīng)入庫的樣本數(shù)量見表2。

1.4.3 模型庫成果

HydrSAI云平臺模型庫共設(shè)有4大類模型，分別為人為擾動圖斑識別模型、河湖“四亂”圖斑識別模型、河道礙洪物圖斑識別模型、崩塌滑坡及崩崗區(qū)域識別模型。其中，人為擾動圖斑識別模型可以支持Sentinel-2和國產(chǎn)高分系列遙感影像，其他模型目前僅支持國產(chǎn)高分系列遙感影像。人為擾動圖斑識別模型及河湖“四亂”圖斑識別模型設(shè)有現(xiàn)狀和新增兩種子類型。

1.4.4 云服務(wù)成果

云平臺建立的云服務(wù)能夠支撐彈性計算資源調(diào)度，支持自動擴展和縮減計算資源，以便在處理遙感影像時能夠快速響應(yīng)計算資源的需求；實現(xiàn)了分布式存儲和數(shù)據(jù)管理，能適應(yīng)遙感影像數(shù)據(jù)多分辨率時空大數(shù)據(jù)的特點；實現(xiàn)了自動化運維和監(jiān)控，以便快速部署和配置業(yè)務(wù)服務(wù)；建立了基于不同層級用戶權(quán)限設(shè)置的安全性和隱私保護措施，以及數(shù)據(jù)脫敏和訪問控制等，以保護平臺數(shù)據(jù)和用戶的安全。

2 平臺建設(shè)關(guān)鍵技術(shù)

2.1 樣本采集與建庫技術(shù)

2.1.1 技術(shù)概要

利用HydrSAI遙感智能云平臺構(gòu)建樣本數(shù)據(jù)庫，用于統(tǒng)一存儲與管理樣本數(shù)據(jù)。樣本入庫流程包括：樣本采集、樣本標(biāo)注、樣本編碼、樣本注冊。利用遙感影像目視解譯與野外核查相結(jié)合的方法，采集典型足量樣本切片，根據(jù)其屬性信息對其進行編碼，最后，將整套樣本數(shù)據(jù)注冊入庫，完成樣本數(shù)據(jù)庫的建設(shè)。

2.1.2 技術(shù)實現(xiàn)

基于預(yù)處理后的遙感影像可見光和近紅外波段進行樣本采集，建立512×512像元的樣本切片，并對其進行質(zhì)量檢查和修正。將樣本圖斑圖層轉(zhuǎn)化為二值柵格標(biāo)簽，1表示感興趣區(qū)域（如人為擾動），0表示非感興趣區(qū)域（如非人為擾動）（圖3）?；诙禈颖緮?shù)據(jù)對影像數(shù)據(jù)進行裁剪，生成樣本數(shù)據(jù)集。規(guī)范樣本標(biāo)簽的屬性信息和格式，包括樣本位置、樣本類型、樣本子類型等，并根據(jù)屬性信息對樣本進行編碼，以便后續(xù)樣本的檢索及應(yīng)用。構(gòu)建樣本數(shù)據(jù)庫，具備樣本的瀏覽、編輯、管理、存儲、刪減和輸出功能，包括應(yīng)用層、分析層和存儲層3個部分（圖4）。

2.2 模型構(gòu)建與優(yōu)化技術(shù)

2.2.1 技術(shù)概要

采用Python3.6作為開發(fā)語言，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)U-Net++作為框架和深度學(xué)習(xí)開源庫Pytorch搭建模型訓(xùn)練算法。該算法包括輸入模塊、預(yù)處理模塊、數(shù)據(jù)增強模塊、超參數(shù)調(diào)整模塊、訓(xùn)練精度評估模塊以及輸出模塊等。訓(xùn)練好的模型經(jīng)過精度優(yōu)選后入庫。

2.2.2 技術(shù)實現(xiàn)

模型訓(xùn)練算法中，輸入模塊是指從該平臺的樣本庫中根據(jù)功能來選擇合適的樣本作為模型訓(xùn)練的輸入。樣本輸入后可以選擇是否進行預(yù)處理，預(yù)處理主要包括數(shù)據(jù)劃分（訓(xùn)練集和驗證集比例）、數(shù)據(jù)增強等。預(yù)處理完成后，便可設(shè)置模型訓(xùn)練超參數(shù)，不同的超參數(shù)設(shè)置對訓(xùn)練結(jié)果有一定的影響，超參數(shù)包括學(xué)習(xí)率、迭代次數(shù)、訓(xùn)練樣本的批量大小、激活函數(shù)等。驗證精度出現(xiàn)增長停滯或持續(xù)降低的情況時，應(yīng)調(diào)整參數(shù)再重新訓(xùn)練，直到訓(xùn)練精度達到設(shè)置閾值或完成設(shè)置的迭代次數(shù)為止。最后將優(yōu)選模型輸出并入庫保存。

2.3 高性能矢量切片技術(shù)

2.3.1 技術(shù)概要

針對水利遙感大數(shù)據(jù)在大范圍場景下加載速度過慢的普遍性問題，研究發(fā)現(xiàn)矢量數(shù)據(jù)量過大是主要瓶頸之一。為此，開發(fā)了基于矢量切片的空間數(shù)據(jù)發(fā)布技術(shù)，可有效減小傳輸環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)量，結(jié)合前端渲染技術(shù)，顯著提升了HydrSAI云平臺海量矢量空間數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的速度，解決了遙感數(shù)據(jù)縮放和拖動過程中常見的空間數(shù)據(jù)卡頓問題，有效提升了用戶體驗。

2.3.2 技術(shù)實現(xiàn)

采用實時矢量切片技術(shù)（mapbox vector tile），利用二進制Google Protocol Buffer（PBF）數(shù)據(jù)格式，規(guī)避了傳統(tǒng)基于WMS服務(wù)的技術(shù)方案中矢量到柵格圖片的轉(zhuǎn)換過程，大大降低了服務(wù)器運算資源的消耗（圖5）。同時，PBF格式具有高壓縮率的優(yōu)勢，降低了傳輸量，加快了數(shù)據(jù)打包和壓縮的速率，縮短了數(shù)據(jù)生成和傳輸所需時間。這一技術(shù)的實施顯著提高了HydrSAI云平臺矢量數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)速度，提升了前端渲染效果。

3 平臺典型應(yīng)用案例

3.1 人為擾動智能識別

HydrSAI云平臺應(yīng)用在水利部2022年度水土保持信息化監(jiān)管項目中，為江蘇、廣東、湖南、廣西等四?。ㄗ灾螀^(qū)）提供了新增人為擾動AI識別服務(wù)，有效提高了解譯效率及準(zhǔn)確率。此外，該云平臺還助力深圳市完成2020～2022年人為擾動圖斑遙感快速智能識別工作，每期人為擾動圖斑可在約10 min內(nèi)識別完畢，相比人工目視解譯，深圳市圖斑識別效率提升了263.65倍，識別模型Kappa系數(shù)為0.81，F(xiàn)₁-Score為0.78（表3）。該識別模型在及時預(yù)測水土流失易發(fā)區(qū)域，支撐擾動區(qū)水土流失風(fēng)險評估，以及輔助水土保持信息化監(jiān)管等方面發(fā)揮了重要作用，為生產(chǎn)建設(shè)項目等典型人為擾動準(zhǔn)實時監(jiān)管和人為水土流失的精準(zhǔn)防控提供了堅實的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐（圖6）。

3.2 河湖“四亂”智能識別

HydrSAI云平臺中的河湖“四亂”智能識別模型已成功應(yīng)用于廣西大藤峽庫區(qū)。該模型可較精確地識別和定位區(qū)域內(nèi)河湖“四亂”位置，并勾繪出圖斑邊界。其中，在兩個區(qū)域的模型識別結(jié)果中，Kappa系數(shù)為0.78，F(xiàn)₁-Score為0.75（表3）。部分圖斑經(jīng)人工修正后，解譯精度優(yōu)于90.00%。該模型對跨水橋梁、圍網(wǎng)養(yǎng)殖、伸入河道中的構(gòu)筑物、采砂場、堆放場等類別“四亂”目標(biāo)的識別效果較好。通過在兩個區(qū)域的應(yīng)用，該模型表現(xiàn)出優(yōu)秀的工作效率及泛化能力，相較于人工目視解譯，識別效率提升53.42倍，能夠在保障質(zhì)量的前提下輔助重點河段“四亂”監(jiān)管工作的高效開展，提升河湖行洪和生態(tài)安全水平（圖7）。

4 結(jié) 論

本文針對水利行業(yè)實際需求，基于海量遙感數(shù)據(jù)、人工智能、云服務(wù)構(gòu)建了HydrSAI水利遙感智能云平臺。該云平臺結(jié)構(gòu)完整，功能齊全，具備可擴展的影像庫、樣本庫和模型庫。平臺集成了影像預(yù)處理、樣本采集與建庫、模型構(gòu)建與優(yōu)化、高性能矢量切片及云平臺建設(shè)與服務(wù)技術(shù)，建立了人為擾動、河湖“四亂”、河道礙洪物和崩塌滑坡及崩崗等4類應(yīng)用場景，并形成了一系列云服務(wù)成果。在深圳市人為擾動圖斑識別試驗中，圖斑識別效率較之目視解譯提升了263.65倍，識別模型Kappa系數(shù)為0.81，F(xiàn)₁-Score為0.78。在廣西大藤峽庫區(qū)河湖“四亂”圖斑識別試驗中，圖斑識別效率提升了53.42倍，Kappa系數(shù)為0.78，F(xiàn)₁-Score為0.75，部分圖斑經(jīng)修正后，解譯精度優(yōu)于90.00%。該平臺為水利部門提供了高效、準(zhǔn)確的遙感解譯支持，同時也為水利相關(guān)部門提供了一種新的解決方案。

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（編輯：鄭 毅）

Construction and application of an on-cloud remote sensing data processing platform

HydrSAI for water conservancy management

GU Zhujun，ZENG Maimai，WU Jiasheng，WU Bingxiao，LUO Cheng，LIU Yafei

（Pearl River Water Resources Research Institute，Pearl River Water Resources Commission，Guangzhou 510610，China）

Abstract：The water conservancy industry has an increasing demand for “air-space-ground” integrated remote sensing monitoring technology.However，traditional image analysis models often struggle to adapt to the growing diversity of applications.To address this，our goal is to integrate technologies such as distributed storage，virtual management，automated operation and maintenance，and cloud security，to offer cloud services in the form of PaaS and SaaS.The objective is to establish an intelligent image-processing cloud platform called HydrSAI that incorporates advanced artificial intelligence technology and is oriented to industrial applications.This platform integrates image preprocessing，sample collection，specific database construction，model building and optimization，high-performance vector slicing，and cloud computing services，and is equipped with scalable image，sample，and model libraries.This platform was applied to identify artificially disturbed patches in Shenzhen City，and Datengxia reservoir area，showing much better interpretation effect compared to visual interpretation.The HydrSAI serves as an intelligent cloud service platform，providing efficient and convenient image interpretation toolsets for the water conservancy applications.

Key words：water conservancy remote sensing; artificial intelligence; big data; model library; sample library; cloud platform