生态环境遥感监测智能算法升级， 问题识别精度显著提升

遥感监测领域关键模型算法实现系统性智能化升级，通过多轮技术迭代与样本优化，大幅提升生态环境问题的主动发现、精准识别与动态追踪能力，为生态环境监管从“被动响应”向“主动预判”转型提供核心技术支撑。为突破传统算法识别精度不足、适用场景有限的瓶颈，技术团队构建了涵盖矿山开采、工程建设、围湖造田等多类生态扰动行为的人为活动样本库，样本总量达54.6万个，覆盖全国不同气候带、地形地貌的典型区域，通过引入深度学习框架进行多轮迭代训练，最终实现人为活动自动变化检测精度从原有55%提升至70%，可精准捕捉小范围、隐蔽性强的人为生态破坏行为。针对钢铁、水泥、火电等重点高耗能行业，专项研发工业热源遥感智能识别算法，通过提取热源辐射强度、空间分布形态等核心特征，结合行业生产工况数据库进行匹配验证，使工业热源遥感智能识别准确率达88%，总体分类精度超86%，能有效识别未批先建、超标排放等违规生产行为，为重点行业环保监管提供高效技术抓手。同时，依托国产高分辨率卫星观测数据，技术团队成功研发全球甲烷排放异常热点大模型，该模型突破了传统监测手段在大范围、复杂下垫面场景的应用局限，通过融合高光谱数据反演技术与大气扩散模型，实现甲烷排放异常热点的快速定位与定量评估，相较原有技术准确率提升10个百分点，定量监测精度达到国际先进水平，可精准识别油气开采、垃圾填埋、农业种植等领域的甲烷泄漏点，为温室气体排放溯源管控、全球气候治理协同等工作提供了兼具精准性与时效性的技术手段。