近十余年，中国遥感卫星技术飞速发展，2022年对地观测数据规模已突破150 PB。然而，传统遥感解译方法高度依赖人工经验，效率低下且成本高昂，难以应对PB级数据的实时处理与精准分析需求。在此背景下，新一代人工智能（AI）技术凭借其强大的数据挖掘能力与自适应学习机制，为遥感数据的智能化解译开辟了新路径。本文深度融合自然地理规律、地物多维度特征及行业实践经验，系统提出构建新一代AI驱动的遥感智能解译体系时需遵循的七大核心准则。

准则一：遥感大数据解锁AI潜力

AI擅长于从海量数据中识别和挖掘出隐藏的分布模式和关联性，但当前AI遥感模型多基于单一平台、局部区域的数据进行训练。未来AI遥感解译方法需要同时处理多平台、多尺度、多分辨率和多时相的遥感数据，以智能识别和提取关键信息。此外，AI在遥感大数据中的能力涌现，除了体现在算法性能的提升上，更应体现在对复杂问题的解决能力和对新知识的发现能力上，使得AI能够处理更加复杂的遥感解译任务，更加全面和深入地揭示地物特征和变化规律。

准则二：知识驱动深化遥感应用

传统人工智能技术是数据驱动（data-driven）的，依赖于从大量影像及高质量标注中拟合数据分布，往往缺乏对遥感地理规律的深层次理解。基于地物的空间特性，将地理知与人工智能技术相结合，可以赋予机器地理认知和理解的能力，从而实现更精准和高效的遥感分析和应用。另一方面，遥感数据的分析往往涉及复杂的地理过程和环境变化。知识驱动的AI方法能够通过模拟这些过程，提供对复杂问题的深入理解和解决方案，进而拓展到更多实际应用场景。

准则三：：几何建模与物理反演综合实现精准遥感

通过综合建模遥感图像的几何特性(位置、尺寸和形状等空间属性)与物理特性(辐射特性、光谱特性以及时相特性)，AI能够更全面地理解遥感数据。例如，结合坡度、高程等几何信息与物理模型，可以有效地区分高山区域的针叶林和阔叶林等不同植被类型。在城市环境中，整合建筑物的高度信息，可以从遥感影像中精确提取建筑物轮廓，有效克服阴影和树木遮挡等因素的影响。因此，通过几何建模确定地物的空间分布，并结合物理反演分析地物的时序光谱辐射特性，可以提高地物识别和分类的准确性，使得AI技术在遥感地物监测方面更为精确和高效。

准则四：构建遥感本体语义数据库

卫星遥感中的地物目标可以分为自然地物与人工地物。自然地物如森林、草地等具有分形不确定性，难以准确定义自然地物边界并标注对应像素的类别。人工地物则边界清晰，可以轻易 进行地物类别标注。因此，AI 算法在处理时，应当对自然地物和人工地物采取区别对待的方式。可以构建遥感本体语义数据库，通过详细描述遥感影像中的各类概念、实体，以及它们所存在的层次关系和关联关系，助力 AI 模型学习并理解自然地物复杂多变的特性。除此之外，还能通过引入新的属性和关系，实现对分类的进一步细化与补充，进而有效地区分自然地物与人工地物，切实提高遥感图像解译的准确性和可靠性。

准则五：多源多时相数据综合理解

发展多源多时相遥感综合理解框架，实现一个框架同步完成地物分类、融合和变化检测。该框架通过集成不同传感器和时间点的遥感数据，自动识别和区分地表的变化区域与不变区域。对不变区域的数据进行融合处理，利用时间序列分析和时空插值技术，提高数据的时间和空间分辨率，进而增强模型对于细微地表特征的捕捉能力，确保分类结果的连续性和一致性。最终，该框架将生成高时空分辨率的地物分类结果，从而实现对遥感数据的深度挖掘和应用。

准则六：“场景—目标—像素”层次化解析

相比自然图像，遥感影像特有“场景—目标—像素”层次结构信息（如机场场景-飞机型号-涂料光谱）。设计AI算法时可以借鉴人类视觉系统 的“由粗到细”的等级特性建模遥感影像的层次结构信息，使AI算法可以更准确地理解和解释遥感影像中的复杂层次结构，从而提升地物信息解析的精确度和效率。

准则七：质量智能诊断确保结果准确可靠

大气条件变化、地表复杂、模型鲁棒性差等因素都会导致AI解译结果的不确定性。因此，需要AI遥感解译的质量智能诊断，为遥感产品提供量化的置信度评分，帮助用户快速识别分类结果中的不确定性和潜在错误，进行有针对性的人工审查与干预。这一过程不仅能提高遥感产品的准确性，还能为人工智能模型提供反馈信息，帮助模型从干预中学习并优化其分类与诊断能力，进而够使AI遥感解译更好地服务于实际应用需求。

新一代的AI遥感技术需要综合考虑遥感的几何与物理特性，结合地理知识从不同传感器、不同时间收集的遥感大数据中，以“像素—目标—场景”的层次化形式从标准化、语义化的遥感本体语义数据库中学习，深度挖掘多维度遥感影像中的地表动态信息，实现一个框架同步完成地物分类、融合、变化检测，最终输出高精、可靠的遥感解译产品及其质量诊断，为遥感与多学科交叉研究和决策制定提供强有力的数据支持，助推新质生产力发展。