“数据要素×”大赛安徽分赛优秀项目之二十五|多领域遥感数据智能标注及高质量数据集构建
- 2026-07-15
项目名称: “数据要素×”大赛安徽分赛优秀项目之二十五多领域遥感数据智能标注及高质量数据集构建
中标公司: 中科卫星（安徽）数据科技有限公司
项目地区：安徽
为深入贯彻党的二十大和中央经济工作会议精神，国家数据局推出“数据要素×”行动，以数据要素高水平应用为主线，以数据要素协同优化、复用增效、融合创新为重点，通过数据在多场景应用，提高资源配置效率，创造新产业新模式，培育发展新动能，从而实现经济发展倍增效应。
安徽省连续两年高质量举办“数据要素×”大赛安徽分赛，累计吸引超千支省内外团队踊跃参赛，通过大赛遴选了一批应用成效显著、创新亮点突出、示范引领性强的数据要素开发利用解决方案，赛事影响力持续扩大，成果转化成效显著。
2026年是释放数据价值、深化场景应用的关键阶段。安徽分赛再度启动，我们诚挚邀请社会各界共同参与，积极探索数据价值释放的新路径、新模式，充分发挥数据要素乘数效应，赋能经济社会发展，为构建全国一体化数据市场贡献安徽力量。
现将安徽分赛优秀项目案例陆续发布，供各方参考。
科技创新
项目名称： 多领域遥感数据智能标注及高质量数据集构建
牵头单位：中科卫星（安徽）数据科技有限公司
在自然资源管理、生态环境监测、农业农村、防灾减灾等领域，高精度、多类型卫星遥感数据作用凸显。通过卫星与无人机构建“天-空”协同采集网络，结合多源历史数据，形成全球时空数据仓库。智能标注技术将影像转化为结构化地理语义图谱，构建高质量数据集。搭建AI数据处理与标注平台，不仅提升行业效率，解决痛点问题，还通过“数据优化模型-模型反哺数据”循环，加速数据集迭代，推动业务创新、公共服务提升及遥感数据市场化发展。
一是依托自主建设的AIRSAT星座，实现多源数据采集技术突破。 星座以SAR为主，融合光学与微光观测，采用高低倾角结合的轨道模式，实现全球覆盖与多分辨率观测。其中，SAR卫星具备全天时、全天候监测能力、不受天气和光照条件限制；光学卫星提供高分辨率地表影像，用于陆地植被、城市建筑等监测。此外，针对局部重点区域部署无人机群进行的高精度监测，结合多源卫星历史数据，构建起“天-空-地”协同采集网络，显著提升数据集的时空完整性与多样性。
二是平台构建智能化遥感数据筛选与清洗体系，支撑高质量数据采集。 通过人工与算法协同的质量管控流程，结合基础完整性检验、技术指标检测及专家目视判读，生成结构化质量指数，实现高可靠数据筛选。同时，深度学习模型自动评估影像云量与清晰度，精确识别云区与模糊问题。经多层验证与智能纠错，系统完成数据标准化、噪声去除与类型分类，形成“多模态、多时相、长视频”数据集。
三是构建人机协同智能标注与质检体系，推动模型高效训练与多领域优质运行。 平台构建了人机协同智能标注与质检体系，对清洗质检后的遥感数据进行规范化标注，确保符合AI训练标准。系统统一数据坐标系与标注格式，支持手动与智能识别相结合的多模式标注，自动生成结构化元数据并转换为AI可用格式。标注结果经优化处理，实现不同类型数据的高效融合与标准化。数据标注质量评估体系参照中国信通院标准，围绕完整性、规范性、准确性、及时性、一致性、稠密性、多样性、均衡性、相关性、原创性、可溯性和可访问性12类指标，从规模、结构、隐私、安全到任务逻辑全流程把控，确保数据“可用、好用”。
四是AI大模型构建，提高协同效率。 AI驱动的模型训练方案通过模块化微调架构与云端持续进化系统，实现垂直领域智能的高效迭代。基础层保持通用语义与推理能力，业务层嵌入专业功能模块，满足不同行业需求。系统构建“数据采集-智能标注-增量训练-自适应部署”闭环，实现模型动态优化。系统创新性地设计了三层进化机制：感知层实现多源异构数据标准化接入，计算层支持分布式协同训练，应用层动态适配业务规范。在防城港市与十堰市实践中，系统实现土地分类、红树林病虫害预警、水质预测、漂浮物识别等多场景应用，识别精度达83%以上。模块化架构仅微调10%参数即可完成领域适配，降低60%算力消耗与70%部署成本。
五是智能应用生态建设与数据服务技术体系。 智能应用生态的核心在于高质量数据集的系统化产出机制，支撑林业资源调查、水利监测、气象预警等领域的数据服务。通过“采集-治理-应用”闭环流程，多元异构数据经时空对齐、异常修复、实体关联等处理，形成完整、一致、及时的领域知识图谱。数据质量监测平台采用多维度指标动态质检，确保水土保持、交通流量等关键业务数据的可信度。模块化数据产品工厂可快速响应林业调查、洪涝评估等场景需求，利用知识蒸馏固化专家经验为标准化处理流程，显著缩短原始数据向应用服务的转化周期。
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