AI遙感變化檢測技術(shù)在土地衛(wèi)片執(zhí)法中的應(yīng)用

摘要：通過探討人工智能（Artificial Intelligence，AI）遙感變化檢測技術(shù)在土地衛(wèi)片執(zhí)法中的實際價值，展示AI技術(shù)在提高執(zhí)法效率、增強準確性、實現(xiàn)動態(tài)監(jiān)測等方面的顯著優(yōu)勢。從數(shù)據(jù)質(zhì)量、算法性能、數(shù)據(jù)融合和專業(yè)人才等方面，分析傳統(tǒng)執(zhí)法方式面臨的挑戰(zhàn)，并針對AI遙感變化檢測技術(shù)在應(yīng)用中存在的問題，提出相應(yīng)的發(fā)展策略，以期為進一步提升土地衛(wèi)片執(zhí)法水平提供理論支持和實踐參考。

關(guān)鍵詞：土地衛(wèi)片執(zhí)法；人工智能（AI）；價值

中圖分類號：P237 文獻標識碼：A 文章編號：1008-9500（2024）11-0097-03

Application of AI Remote Sensing Change Detection Technology in Land Satellite Law Enforcement

ZHAO Xin1， LI Xiujiang2， ZHANG Xin2

（1. Shenyang Geotechnical Investigation and Surveying Research Institute Co.， Ltd.;

2. Shengjing Xirang （Liaoning） Environmental Protection Technology Co.， Ltd.， Shenyang 110004， China）

Abstract： By exploring the practical value of Artificial Intelligence （AI） remote sensing change detection technology in land satellite law enforcement， this paper demonstrates the significant advantages of AI technology in improving law enforcement efficiency， enhancing accuracy， and achieving dynamic monitoring. Analyze the challenges faced by traditional law enforcement methods from the aspects of data quality， algorithm performance， data fusion， and professional talents， and propose corresponding development strategies for the problems existing in the application of AI remote sensing change detection technology， in order to provide theoretical support and practical reference for further improving the level of land satellite law enforcement.

Keywords： land satellite law enforcement; Artificial Intelligence （AI）; value

土地是人類賴以生存和發(fā)展的重要物質(zhì)基礎(chǔ)，是支撐高質(zhì)量發(fā)展、實現(xiàn)中國式現(xiàn)代化的重要保障。土地衛(wèi)片執(zhí)法是土地資源監(jiān)管的關(guān)鍵手段，借助衛(wèi)星遙感影像監(jiān)測土地利用情況，能夠及時察覺并查處違法違規(guī)用地行為[1]。隨著科技的不斷進步，人工智能（Artificial Intelligence，AI）遙感變化檢測技術(shù)逐步應(yīng)用于土地衛(wèi)片執(zhí)法，為提高執(zhí)法效率與準確性帶來新的機遇[2]。土地衛(wèi)片執(zhí)法不僅是加強土地資源管理、維護土地管理秩序的有力舉措，還可通過深入分析衛(wèi)星遙感影像，及時發(fā)現(xiàn)違法占用耕地、擅自改變土地用途等行為，有效遏制土地違法違規(guī)現(xiàn)象的蔓延勢頭。同時，土地衛(wèi)片執(zhí)法為國家制定土地政策和規(guī)劃提供了重要依據(jù)。

1 AI遙感變化檢測技術(shù)在土地衛(wèi)片執(zhí)法中的價值

1.1 提高執(zhí)法效率

傳統(tǒng)的土地衛(wèi)片執(zhí)法主要依賴人工判讀衛(wèi)星遙感影像，工作量大且效率低下。面對海量的影像數(shù)據(jù)，人工判讀費時費力，難以滿足快速執(zhí)法的需求。而AI遙感變化檢測技術(shù)能夠快速處理大量衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)，極大地提高執(zhí)法效率。例如，在大型土地衛(wèi)片執(zhí)法項目中，傳統(tǒng)人工判讀可能需要數(shù)周甚至數(shù)月時間，而借助AI遙感變化檢測技術(shù)可在幾日內(nèi)完成變化檢測任務(wù)，為執(zhí)法部門節(jié)省大量的時間和人力成本。借助AI遙感變化檢測技術(shù)還能同時監(jiān)測多個區(qū)域，擴大執(zhí)法覆蓋范圍，提高執(zhí)法時效性。

1.2 增強執(zhí)法準確性

人工判讀易受主觀因素影響，不同的判讀人員可能得出不同的結(jié)果。對于復(fù)雜的土地利用變化，人工判讀還可能出現(xiàn)誤判或漏判，難以保證判讀結(jié)果的準確性。而AI遙感變化檢測技術(shù)通過對大量影像數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，能夠自動識別土地利用變化，減少主觀誤差。例如，在地形復(fù)雜、土地利用類型多樣的地區(qū)，借助AI遙感變化檢測技術(shù)可準確識別違法占用耕地、擅自改變土地用途等行為，避免人工判讀的誤差。同時，AI遙感變化檢測技術(shù)能夠?qū)ψ兓瘏^(qū)域進行精確定位和測量，為執(zhí)法部門提供準確的違法信息。

1.3 實現(xiàn)動態(tài)監(jiān)測

傳統(tǒng)土地衛(wèi)片執(zhí)法通常定期開展，難以實現(xiàn)實時動態(tài)監(jiān)測，導(dǎo)致難以及時發(fā)現(xiàn)在兩次監(jiān)測之間發(fā)生的違法違規(guī)行為。AI遙感變化檢測技術(shù)可通過不間斷獲取衛(wèi)星遙感影像，實現(xiàn)對土地利用情況的實時動態(tài)監(jiān)測。例如，在重點區(qū)域，借助AI遙感變化檢測技術(shù)能實時監(jiān)測土地利用變化，一旦發(fā)現(xiàn)違法違規(guī)行為立即向執(zhí)法部門發(fā)出警報，為及時查處提供保障。動態(tài)監(jiān)測還能幫助執(zhí)法部門掌握土地利用變化趨勢和規(guī)律，為制定土地政策和規(guī)劃提供參考。

2 AI遙感變化檢測技術(shù)在應(yīng)用過程中面臨的問題

2.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量不穩(wěn)定

AI遙感變化檢測技術(shù)對衛(wèi)星遙感影像的質(zhì)量要求較高，影像的分辨率、清晰度、色彩等因素均會影響變化檢測結(jié)果。其中，影像分辨率低，可能無法清晰顯示土地利用變化細節(jié)；影像清晰度差，則可能影響AI遙感變化檢測技術(shù)對土地特征的提取和識別。在實際應(yīng)用中，受天氣、傳感器性能等因素影響，衛(wèi)星遙感影像質(zhì)量可能不穩(wěn)定。例如，當遇到陰天或霧霾天氣時，影像清晰度下降；傳感器性能波動可能導(dǎo)致不同時間獲取的影像存在色彩差異，也給變化檢測帶來困難。特別是在地形復(fù)雜、氣候多變的地區(qū)，影像質(zhì)量問題更突出，對AI技術(shù)應(yīng)用的影響更大。

2.2 算法性能問題突出

AI遙感變化檢測技術(shù)的核心是AI算法，算法性能會直接影響變化檢測效果。目前，AI算法雖然在遙感變化檢測方面取得一定進展，但仍存在一些問題。一是算法的穩(wěn)定性與健壯性有待提高。在處理不同類型影像數(shù)據(jù)時，算法的不穩(wěn)定性可能導(dǎo)致檢測結(jié)果準確性下降。二是算法的泛化能力有待提高。在訓(xùn)練數(shù)據(jù)有限的情況下，AI算法可能無法學(xué)習(xí)新的影像數(shù)據(jù)。隨著土地利用變化的復(fù)雜性增加，對算法性能的要求也越來越高。如何優(yōu)化算法以適應(yīng)不同應(yīng)用場景，是當前面臨的重要挑戰(zhàn)。例如，在應(yīng)用區(qū)域包含不同地區(qū)和不同土地利用類型的情況下，算法需要具備更強的適應(yīng)性和準確性。

2.3 數(shù)據(jù)融合問題突出

土地衛(wèi)片執(zhí)法需要綜合利用多種數(shù)據(jù)源信息，如衛(wèi)星遙感影像、地理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)、地面調(diào)查數(shù)據(jù)等。然而，不同數(shù)據(jù)源之間在數(shù)據(jù)格式、坐標系統(tǒng)、精度等方面存在差異，給數(shù)據(jù)融合帶來挑戰(zhàn)。例如，衛(wèi)星遙感影像的分辨率和精度與地理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)不一致，導(dǎo)致融合時數(shù)據(jù)不匹配；不同數(shù)據(jù)源的坐標系不同，需要進行復(fù)雜的坐標轉(zhuǎn)換。地面調(diào)查數(shù)據(jù)的準確性和時效性也可能影響數(shù)據(jù)融合效果。數(shù)據(jù)融合需要復(fù)雜的算法和技術(shù)支持，算法性能不足同樣影響數(shù)據(jù)融合的準確性和可靠性。例如，融合后的數(shù)據(jù)可能存在偏差，影響變化檢測結(jié)果。

2.4 缺乏專業(yè)人才

AI遙感變化檢測技術(shù)是一項綜合性技術(shù)，操作人員需要具備遙感、地理信息系統(tǒng)、人工智能等多方面知識。目前，土地衛(wèi)片執(zhí)法部門中滿足條件的專業(yè)人才相對缺乏。一方面，現(xiàn)有的執(zhí)法人員對AI技術(shù)缺乏了解，難以有效運用該技術(shù)開展執(zhí)法工作。另一方面，相關(guān)領(lǐng)域的專業(yè)人才更傾向于從事科研或商業(yè)領(lǐng)域工作，進入土地衛(wèi)片執(zhí)法部門的意愿不高。

在實際工作中，專業(yè)人才的缺乏使得AI遙感變化檢測技術(shù)的優(yōu)勢難以充分發(fā)揮，影響執(zhí)法效率和質(zhì)量。隨著AI遙感變化檢測技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，對專業(yè)人才的需求將越來越大，如何培養(yǎng)和引進更多專業(yè)人才，成為當前迫切需要解決的問題。

3 AI遙感變化檢測技術(shù)在土地衛(wèi)片執(zhí)法中的應(yīng)用策略

3.1 提高數(shù)據(jù)質(zhì)量

為加強對衛(wèi)星遙感影像的質(zhì)量控制，應(yīng)持續(xù)投入研發(fā)資源，不斷改進傳感器技術(shù)，以提高影像的分辨率、清晰度和色彩還原度。通過優(yōu)化傳感器的光學(xué)設(shè)計、信號處理算法等，確保能夠捕捉更精細的土地利用細節(jié)。例如，選用高分辨率的光學(xué)鏡頭和先進的數(shù)字信號處理技術(shù)，以提高影像的質(zhì)量。

在影像采集參數(shù)方面，進行深入研究和優(yōu)化。首先，根據(jù)不同的土地類型、地形地貌和氣候條件，調(diào)整衛(wèi)星的軌道參數(shù)、拍攝角度、曝光時間等，以獲取最佳的影像效果。其次，建立動態(tài)的影像采集計劃，根據(jù)季節(jié)變化、天氣情況等，靈活安排影像采集時間，盡量避免在惡劣天氣條件下進行拍攝，減少影像質(zhì)量受天氣因素的影響。最后，引入先進的影像處理技術(shù)，對受天氣等因素影響的影像進行修復(fù)和增強。

3.2 優(yōu)化算法性能

針對算法性能問題，應(yīng)加大對人工智能算法的研究和開發(fā)力度。首先，增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性，廣泛收集來自不同地區(qū)、不同土地利用類型、不同季節(jié)的衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)，以及各種違法違規(guī)用地的案例數(shù)據(jù)，豐富算法的訓(xùn)練樣本，從而通過學(xué)習(xí)各類數(shù)據(jù)，提高算法的適應(yīng)性和泛化能力。其次，改進算法結(jié)構(gòu)，引入更先進的深度學(xué)習(xí)模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)等。這些模型具有更強的特征提取和模式識別能力，能夠更好地處理復(fù)雜的土地利用變化情況。其中，多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可同時提取不同尺度的土地利用特征，提高對不同尺度變化區(qū)域的識別準確性。最后，結(jié)合土地衛(wèi)片執(zhí)法的實際需求，針對性優(yōu)化和改進算法。例如，針對違法占用耕地、擅自改變土地用途等常見的土地違法行為，設(shè)計專門的特征識別模塊，提高對這些行為的檢測敏感度。同時，考慮到不同地區(qū)的土地利用特點和執(zhí)法重點的差異，開發(fā)定制化的算法參數(shù)設(shè)置功能，使執(zhí)法部門能夠根據(jù)實際情況調(diào)整算法，提高變化檢測的準確性和效率。

3.3 推進多源數(shù)據(jù)融合

建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準和規(guī)范是實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)融合的基礎(chǔ)。制定明確的數(shù)據(jù)格式、坐標系統(tǒng)、精度要求等標準，確保不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)能夠順利融合。例如，統(tǒng)一采用GeoTIFF、Shapefile等通用的地理信息數(shù)據(jù)格式，將坐標系統(tǒng)規(guī)范為國家大地坐標系，明確定義不同數(shù)據(jù)類型的精度要求和誤差范圍。

首先，開發(fā)先進的數(shù)據(jù)融合算法，充分發(fā)揮不同數(shù)據(jù)源的優(yōu)勢。采用基于深度學(xué)習(xí)的多源數(shù)據(jù)融合算法，通過對衛(wèi)星遙感影像、地理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)、地面調(diào)查數(shù)據(jù)等進行深度融合，提取更全面、準確的土地利用信息。其次，加強對地面調(diào)查數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制，確保數(shù)據(jù)的準確性和時效性。建立嚴格的調(diào)查數(shù)據(jù)采集規(guī)范和審核機制，對采集人員進行專業(yè)培訓(xùn)，提高數(shù)據(jù)采集的質(zhì)量。定期更新地面調(diào)查數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)與實際土地利用情況保持一致。最后，利用先進的定位技術(shù)和數(shù)據(jù)采集設(shè)備，提高地面調(diào)查數(shù)據(jù)的精度和可靠性。

3.4 培養(yǎng)專業(yè)人才

加強對土地衛(wèi)片執(zhí)法人員的培訓(xùn)，制定系統(tǒng)的培訓(xùn)計劃，應(yīng)涉及遙感、地理信息系統(tǒng)、人工智能等方面的知識。邀請高校和科研機構(gòu)的專家學(xué)者進行授課，講解新興的技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用案例。通過理論學(xué)習(xí)、實踐操作、案例分析等多種方式，提高執(zhí)法人員的專業(yè)水平。例如，組織實地考察和現(xiàn)場教學(xué)活動，使執(zhí)法人員親身體驗AI遙感變化檢測技術(shù)在實際土地衛(wèi)片執(zhí)法中的應(yīng)用，加深其對技術(shù)的理解和掌握。

此外，通過引進并培養(yǎng)具備多方面知識的專業(yè)人才，為相關(guān)部門注入新鮮血液。與高校建立合作關(guān)系，開展定向人才培養(yǎng)項目，培養(yǎng)既熟悉土地管理又掌握AI遙感變化檢測技術(shù)的專業(yè)人才。設(shè)立專項人才引進計劃，提供優(yōu)厚的待遇和發(fā)展機會，吸引相關(guān)領(lǐng)域的優(yōu)秀人才進入土地衛(wèi)片執(zhí)法部門工作。同時，建立人才激勵機制，對在技術(shù)創(chuàng)新和執(zhí)法工作中表現(xiàn)突出的人才進行表彰和獎勵，提高專業(yè)人才的工作積極性和創(chuàng)造性。

4 結(jié)論

AI遙感變化檢測技術(shù)在土地衛(wèi)片執(zhí)法中具有重要的實際價值，但也在數(shù)據(jù)質(zhì)量、算法性能、數(shù)據(jù)融合和專業(yè)人才等方面存在不足。為了充分發(fā)揮AI遙感變化檢測技術(shù)的優(yōu)勢，應(yīng)積極采取提高數(shù)據(jù)質(zhì)量、優(yōu)化算法性能、推進多源數(shù)據(jù)融合、培養(yǎng)專業(yè)人才等措施。在各方不斷努力下，AI遙感變化檢測技術(shù)將在土地衛(wèi)片執(zhí)法中發(fā)揮更大的作用，為保護土地資源、維護土地管理秩序做出更大貢獻。

參考文獻

1 劉 劍，楊志剛，龍麗紅，等.圖像識別技術(shù)在土地衛(wèi)片執(zhí)法審核中的應(yīng)用[J].測繪與空間地理信息，2021（9）：86-89.

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