达摩院的地球云计算平台AI Earth使用体验
缘起
这几天朋友圈被AI earth刷屏了,阿里达摩院推出了基于AI与云计算的地球科学计算平台AI earth。周五我便注册了账号,周六通过了审核。我开始尝试使用AI earth。
使用初体验
首先登录AI earth的官网(https://engine-aiearth.aliyun.com/),注册账号,尽量按照真实信息填写后,等待一段时间便能通过审核。此时我们就可以利用AI earth进行分析。首先进入主页面,选择遥感影像、数据源、时间等:
今天我也咨询了关于数据源的问题,目前只有landsat8、9和哨兵1、2的数据,但是后续会上线更多的数据。该平台也提供了一系列的基础工具供读者使用,筛选好影像之后就可以就行影像的初步处理,比如波段合成与指数计算等。
AI EARTH筛选影像与合成影像
待数据处理好之后,我们就能使用自带的分类工具对地物进行分类。这个配色是真的好看,很有水彩的感觉。经过我的实验,该模型确实不适合哨兵数据的分类,比如下图,分类精度很差。但该模型有相关提示,建议使用0.01m-2m的遥感影像进行分类。
我下载了华北的Google earth影像用以体验该平台的地块提取能力,待数据处理结束后,可以在线编辑结果数据或者导出:
接下来我使用了0.3m分辨率的高分辨率影像,用以提取建筑物区域。该区域位于旧金山港口位置。数据处理速度非常快,并且能导出提取数据为shp矢量数据。该数据提取的最大的特点是:快、精准、无拓扑错误。
除此之后,目前还提供各类AI解译,读者可以尝试。我感觉这是把AI训练好的模型放到遥感云计算平台,做成功能,方便读者调用,其他平台也可以试试,毕竟很方便。
差异性
我使用AI earth,还是想看看它和其他要遥感云计算平台(GEE、PIE、MPC的区别)。
从使用者的角度来说,AI earth的缺点:
暂未上线开发者模式;
数据不全(将在近期上线更多数据)
有一些小bug:比如不能停止训练、地图显示时复位等;
AI earth优点:
比其他云计算平台使用门槛低,简单易操作,即使不会代码也能熟练使用。
更好的卫星影像下载工具(比官网、GEE好用);
高速地进行产品生产,获取结果;
AI 算法的自动提取模型;
思考
目前全世界范围内涌现了一大批遥感云计算平台,从Google到亚马逊,从中科院到阿里巴巴。AI earth是一个跟风的产品,还是一种创新?
虽然AI earth融合了AI 模型,能自动化进行分类与变化监测,但是其他平台也有类似功能。
我不太看好AI earth的发展
(1)入局晚。GEE在7年前进行公测,留住了全球大部分遥感云计算用户。PIE在2年前进行公测,将国内的用户群体吸收的也差不多了,AI earth可发展的用户量不多。
(2)其他因素。AI Earth在代码平台还没有准备好的时候,就放出市场,能看出推出这个产品有些着急了。有可能是开发团队需要根据市场需求调整开发方向。但也有可能AI earth作为阿里的一个产品,存在业务压力。遥感云计算想实现盈利着实困难,前有GEE是行业龙头,后有PIE、MPC拦路,AI Earth压力不小,就看它怎么能够找到发力点。
我又非常看好AI earth的发展
(1)阿里有钱有技术。做遥感云计算,需要PB级别的存储能力、大量的算力和优秀的工程师人才,这几点阿里都能超额提供。
(2)足够简单。AI earth具有组件化的模块、成熟的算法模型,即使不懂代码也能方便的在线处理遥感数据。
(3)有自己的特色。Google earth engine专注于遥感云计算,微软的行星计算MPC专注于生态环境保护,AI earth则立足实际项目需求,比如违规建筑监测等。这无疑是跳出学术特色,走出了一条产业路线。
最后,AI earth是一个惊艳的产品,期待它的数据尽快丰富,以及开发者模式早日到来。读者可以注册体验,不会让你失望的。
附:
GEE,Google earth engine,Google于2015年推出的全球第一款遥感云计算平台。
PIE,PIE engine,航天宏图于2020年推出的中国第一款遥感云计算平台。
MPC,Microsoft Planet Compute,微软于2021年底推出的遥感云计算产品,尚在内测阶段。
CASEarth Cloud,地球大数据云服务,中科院推出的产品,尚不成熟。
Copernicus Climate Change Service,欧空局推出的云计算产品。
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