智能遥感解译技术在自然资源与国土空间监管领域的应用案例

结合珞珈 LuojiaSet 样本库、LuojiaNet 国产遥感智能解译框架相关技术体系，智能遥感解译在国土调查、卫片执法、耕地保护、国土空间监测、生态红线监管形成多项业务化落地案例。

案例 1：湖北省耕地空天地一体化智能监管（LuojiaNet+LuojiaSet 示范）

背景：传统耕地监管依靠人工判读影像、实地巡查，全省范围工作量巨大，耕地 “非农化”“非粮化” 变化图斑多，人工处理周期长，难以做到高频动态监测。

技术方案：依托 “东方慧眼” 高分辨率卫星星座，融合光学、SAR 雷达多源遥感数据，使用 LuojiaSet 大规模样本库训练、LuojiaNet 遥感专用 AI 解译模型，每月自动处理全省遥感影像，自动识别十余类耕地变化类型，自动输出疑似违法占用耕地图斑，预警结果直接接入省级自然资源执法平台。

应用成效：耕地变化识别准确率 90% 以上，实现省‑市‑县三级同步获取监测线索，不用等到年度集中下发图斑，做到早发现早预警，大幅压缩人工勾画图斑工作量，为耕地执法提供客观可追溯影像证据，支撑全省耕地常态化监管。

案例 2：广东自然资源遥感智能解译业务化应用

背景：广东土地开发强度大，地物类型复杂，传统国土变更调查、卫片执法依靠人工解译，海量影像处理效率低，不同区域模型泛化能力不足。

技术方案：构建千万级自然资源遥感智能解译样本数据集，采用人机协同标注，基于国产算力搭建智能解译服务平台，形成 56 套地物分类、变化检测 AI 模型，提供在线模型调用、自动提取变化图斑服务，服务全省自然资源监管业务。

应用成效：实现土地利用变化、违建、矿山扰动、生态红线扰动的批量自动提取，改变 “全人工目视解译” 模式，支撑国土变更调查、卫片执法、自然保护地监测业务，降低基层外业核查的工作量，推动全省自然资源监管智能化转型。

案例 3：广西 “数智耕保”——AI 遥感解译助力田长制执法

背景：广西地域广阔，山地丘陵多，人工全覆盖巡查难度大，违法占用耕地发现滞后，往往问题形成规模后才被查处。

技术方案：整合卫星遥感影像，运用智能遥感解译变化检测算法，对比不同时相卫星影像，自动筛出耕地上硬化、建房、堆土等异常变化，自动生成疑似违法占用耕地任务清单，建立 “AI 解译初筛 + 人工复核 + 现场核查” 的工作流程，把监管关口前移。

应用成效：实现违法线索提前预警。桂平市金田镇案例中，AI 解译及时识别出 3.45 亩耕地被开挖地基准备建设农家乐的图斑，属地及时介入制止，当事人自行拆除复耕，避免重大耕地破坏。整体推动当地新增非农占用耕地显著下降，实现从 “事后查处” 向 “早发现早制止” 转变。

案例 4：国土调查与地表覆盖快速更新（国家级业务示范）

背景：第三次全国国土调查、地理国情监测时期，海量遥感影像主要依靠人工解译，项目周期长，人力投入巨大。

技术方案：基于 LuojiaSet 多任务样本库训练地物分类、变化检测模型，对大范围遥感影像做自动化地物提取，自动识别建设用地、耕地、林地、水域等，输出土地利用疑似变化图斑，再由解译人员做人工修正。

应用成效：AI 完成初筛，人工只做复核修正，减少大量重复目视判读工作，提升地表覆盖年度更新效率，为国家级国土调查、地理国情监测提供智能化工具，部分任务已经达到业务实用水平。

案例 5：丹江口库区 “AI + 目视” 智能遥感监管

背景：丹江口库区范围广，消落区分散，违建、违规种植、乱堆土等 “四乱” 点位零星分散，人工巡查很难全覆盖。

技术方案：高分辨率卫星影像输入智能解译系统，AI 自动提取违建、梯田、弃土堆等异常图斑，技术人员再做目视复核研判。

应用成效：可识别十余平方米的小型违建，实现库区 “自动接收‑自动解译‑自动研判‑预警”，及时发现消落区违法行为，守护水源地国土空间秩序。

技术应用共同特点与现存局限

1.工作模式：普遍采用 AI 智能解译初筛 + 人工复核，AI 负责批量处理海量影像、输出疑似图斑，最终判定仍需要专业人员校验、实地核查，不能完全替代人工。

2.现存短板：复杂地貌、细碎地块、光谱相近地物的识别还存在错漏检；需要持续扩充本地化样本库提升模型泛化能力，距离完全全自动业务落地仍有差距。