在自然资源管理、城市治理等领域，遥感技术作为“空天地一体化监测”的核心手段，智能化转型已成为行业趋势。但实践中，从业者常受困于样本稀缺、模型泛化性不足、开发周期冗长等难题，导致遥感AI的技术潜力难以转化为实际业务效能。针对这些痛点，遥感智能解译与变化检测软件，通过核心技术突破、场景化落地与全链路安全保障，打通人工智能从实验室到产业化的落地通路，为多领域智能化升级提供切实支撑。

围绕遥感AI应用的关键难题，以“高质量样本、高指标模型、高效率平台”为核心，打造三位一体闭环优化体系，为后续场景落地奠定技术基础。

高指标模型 

高效率平台

针对传统样本制作无统一标准、效率低、成本高的痛点，构建全流程解决方案：先以标准立规，2023年武汉大学牵头、南方数码参与编制OGC首个地理人工智能国际标准，统一样本组织与共享框架；再靠工具提效，基于聚类分析以最小样本量实现最优模型效果，结合自主研发的样本辅助标注工具，大幅提升样本标注效率，目前已积累覆盖全国的高质量样本切片超千万张，可直接调用；最后通过数据复用降本，借助两级标签映射与样本溯源功能，智能清洗并复用历史业务数据（如三调、地理国情监测等），使样本制作成本降低70%以上。

为破解遥感AI模型跨场景适配弱的泛化难题，通过双层技术创新实现突破：基础模型融合国际领先的模型架构与迁移学习技术，突破时空异质性限制。以耕地提取为例，模型在跨区域、跨季节数据中的F1值提升15%-20%，泛化性能行业领先，核心成果获多项国家发明专利授权与国际顶刊公开发表；同时依托遥感大模型训练下游任务，显著提升变化检测与地物分类精度，强化多元场景应用可靠性。

以零代码开发为核心，集成样本管理、智能标注、在线训练与推理全链路功能，支持用户高效生成AI模型。通过实时监控训练指标、多版本对比分析，实现模型可视化迭代，优化效率翻倍。自研分布式推理引擎算力强劲，两天内可完成全省影像推理任务；引入DeepSeek、千问等大语言模型，进一步提升系统智能化水平，降低用户使用门槛，将AI应用开发周期从3个月压缩至1个月。同时支持私有化部署与云端服务，适配国产化软硬件生态，灵活满足不同业务环境需求。

将核心技术与实际业务深度融合，在自然资源管理、城市治理、耕地保护、智慧港口等领域实现规模化落地，推动业务向智能化、高效化转型。

实景三维纹理智能修复

城中村违建监测

空天地一体化耕保

港口堆场智能管理

传统实景三维构建依赖大量人工，存在效率低、边界精度不足等问题。将AI模型集成至CASS、iData等软件，通过影像与点云数据智能提取建筑物轮廓，边界精度优于95%，人工工作量减少80%。同时，创新三维纹理修复技术，突破传统人工建模效率瓶颈，使作业效率提升2-4倍，为三维场景构建提供高效支撑。

针对矿山违法开采、乱占耕地等违规行为，基于无人机与卫星数据开展智能监测，自动识别准确率超90%，节约90%人工成本。其中，城中村违法加盖监测方案入选广州市人工智能应用典型案例Top100，已在广州、佛山等城市落地，显著缩短执法响应周期，为城乡违建管控提供了可复制范本。

为应对耕地“非农化”“非粮化”治理需求，构建“卫星+无人机+地面巡查”三位一体的立体监测网络，实现耕地动态的全时段、多维度覆盖。相较传统模式，耕地变化发现效率提升约6倍，目前已在云南、广西等地提供精准监管支撑，并入选广州市人工智能产业创新产品清单，成为耕地智能化治理标杆工具。

基于无人机点云数据智能识别垛位边界，实测精度达95%，业务耗时降低约88%，实现货物调度全流程自动化管理，显著提升港口管理智能化水平。

南方数码始终坚持核心技术自主创新，遥感AI解决方案已实现国产芯片、操作系统及数据库的全栈适配，通过华为鲲鹏、昇腾、人大金仓、瀚高数据库等15项兼容认证。以“安全+高效”双轮驱动，为地理信息数据安全提供坚实保障。