遥感卫星影像 智能视觉解决方案
以 AI 重构遥感数据压缩，让每一帧数据更高效可用
INDUSTRY BACKGROUND / 行业背景
遥感与卫星影像是国土、农业、环境、应急等领域的关键数据来源，星地链路的带宽、视觉质量与存储归档都给影像处理提出了严苛的挑战：
- 带宽受限，数据回传缓慢: 星地链路带宽有限，遥感图像高码率回传时实时性受限，影响决策时效。
- 视觉质量要求高: 遥感业务对像素细节与色彩还原要求严苛，传统压缩方案难以满足。
- 存储与归档成本高: 遥感数据积累时间长，需保留数十年，档案数据量巨大，归档需要分层管理。
- 数据处理链路复杂: 卫星采集、传输、切片、分发、云端业务等多环节节点繁多，一体化能力欠缺。
SOLUTION INTRODUCTION
方案介绍
遥感卫星智能视觉解决方案
依托自研 AI 编解码、超分、去雾、识别分割等算法能力，端到端覆盖卫星采集、星地传输、云端解码、目标识别的全链路。针对性优化的遥感图像压缩模型，在同等画质下相较传统算法压缩性能提升 30% 以上；AI 去雾与超分重建还原关键细节；智能识别分割支持海洋、森林、城市、能源等多场景解译。
申请试用
HIGHLIGHTS OF THE SOLUTION
方案亮点
效果展示：同一张遥感图像在去雾、超分、识别分割后的效果对比。
SOLUTION VALUE
方案价值
压缩性能提升 30%
相较传统算法，对遥感图像压缩性能显著提升，带宽与存储开销双降低。
优化切图边缘
AI 编解码对切图边界进行预处理，避免拼接时出现明显的接缝痕迹。
针对性优化模型
少量样例图片 + 基础模型 + 模型微调，获得针对特定传感器的优化压缩模型。
端云一体化
覆盖采集、传输、存储、分析、应用的全链路方案。
APPLICATION SCENARIOS
应用场景
海洋与船只监控
森林火灾与生态持续监控
城市运行与交通监测
能源设施持续监控