水土保持遥感监测任务需要将遥感影像内全部地物解译为十几个一级类，几十个二级类类别。传统的方法是组织大量作业人员对影像进行一对一的目视解译，由于影像数据量巨大、作业人员的经验和认知不统一等因素，耗费大量时间取得的监测成果仍然面临着成果质量参差不齐、精度难以保证等问题。
2018年开始，某水利机构与北京治元景行科技有限公司合作，在水土保持遥感监测中，利用“人工智能”的方法实现了遥感影像的自动分类。以往需要几个月时间完成的影像判读工作，如今只需要几天时间就可以在统一标准下完成。
监测区遥感影像原始数据
人工智能解译成果
此次采用的人工智能方法为“面向对象”+“深度学习”的遥感影像分类算法，该算法为北京治元景行科技有限公司基于多年的技术积累和不断的技术突破，推出的一种全新的分类算法。同时结合了传统“面向对象”分类算法的优势和计算机视觉与深度学习框架，可以实现远超传统分类方法的地物分类效果。
2016年开始公司研究相关人工智能算法，再结合影像多尺度分割和分割尺度自由切换、极其简洁方便的人机交互对象编辑、分类成果矢量边界平滑等面向生产的优化功能，将“简译—EasyInterpretation”升级到了6.0版本。水利部门已经成功将新版本功能应用到实际生产中去。
简译软件自动分类效果
未做平滑处理 经过简译平滑处理
简译软件利用其高效的遥感影像自动化分类算法，和大量面向生产优化的软件功能，让它在遥感影像分析与识别上发挥出巨大的潜力。除了水土保持的遥感监测，简译软件还可以在土地执法、水域监测、保护区人类活动扰动、林业调查等领域发挥巨大作用。
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