日前，由武汉大学与华为团队联合打造的全球首个遥感影像智能解译专用深度学习框架“LuoJiaNET”和业界最大遥感影像样本库“LuoJiaSET”在华为昇思社区上线，向全世界用户开源、开放，并接受公众的性能测试、应用开发。

随着遥感图像被海量采集和生产，正成为日常生活中必不可少的信息资源，也越来越依赖电脑对其进行分类、检索、辨识等工作，而电脑完成这些工作需要解译软件。LuoJiaNET就是一款遥感影像智能解译软件，通过人工智能深度学习，让电脑处理图像越来越“聪明”。6月8日，记者在武汉大学信息学部遥感信息工程学院采访该项目负责人胡翔云教授。他评价LuoJi-aNET：“我们突破了遥感影像解译中幅面小、类型少、尺度有限、通道有限的局限，通过深度学习，不断迭代，它会越来越准确，不断逼近人类的水平。”

据悉，在中科院院士龚健雅教授的关心和指导下，LuoJiaNET是汇集了遥感学院、测绘遥感信息工程国家重点实验室、计算机学院中青年学术骨干的武汉大学团队和华为公司MindSpore框架团队合作研发的，双方共享知识产权，联合申请发明专利。胡翔云教授介绍，LuoJiaNET团队约12人，平均年龄27岁，由张觅副研究员带领与华为昇腾团队合作，1年半来开发了822兆(约388万行)代码，终于搭建出LuoJiaNET系统。这个系统包含一套新的深度学习框架和遥感场景分类、目标检测、地物分类、变化检测、多视角三维重建等五大类基础遥感应用模型。

如同电脑里的Windows、手机里的鸿蒙，LuoJiaNET也是一款基础软件。“好比一座房子，LuoJiaNET就是建房子的砖，任何人都可以在其基础之上再开发各种应用软件，拿着我们的砖去盖不同的房子。”胡翔云表示，“比如现在热门的自动驾驶，车载相机在行驶中要进行图像辨识、解析，其模型也可以基于它来构建。未来这些‘砖头’搭建在手机上、卫星上，都没有问题。LuoJiaNET完全是我们自主研发的。它支持主流的CPU、GPU和Windows、Linux操作系统,并对华为的昇腾NPU人工智能软硬件做了优化。遥感是一个战略技术，LuoJiaNET可以实现我国遥感解译领域的自主可控。”

在上线开源之前，LuoJiaNET在武大校内进行了充分的测试，不仅在遥感应用上满足各类型解译任务，而且在一些关键指标上颇具优势。胡翔云举例介绍说，图像是由像素组成的，遥感解译的一大任务就是要给每一个像素贴标签，这个点到底是什么，是水是树还是草地?　就是遥感分类，也是遥感解译中的核心问题。目前通常做法是，将一张大图裁成碎片，再一张一张解析合并成大图。而LuoJiaNET从最开始的底层框架设计就走整体大图片的逻辑路线，识别一个点，可以把周围的很多信息关联起来，既见森林，又见树木，这样辨析得更准确。“使用算子等价分解的分布式计算方式，对整张大幅遥感影像进行直接处理。”如同画一幅《千里江山图》，胸中有丘壑，笔下生风雷，“在解译精度上有了明显提高”，胡翔云颇为自豪。

在回答为什么要将软件开源时，胡翔云分析说：“任何一个基础软件一定要人来用，在用的过程中逐步完善，目前的LuoJi-aNET还是一个雏形，我们希望有更多领域的人在它的基础上搞应用开发，越多越好。我们不仅将它放在了华为的公开社区，也放在了海外网站上，欢迎所有人都来我们这里搬砖，做大朋友圈。”

LuoJiaNET的特长在于能够深度学习，在学习中逐渐完善，就像一个人学习需要不断刷题，而LuoJiaSET就是LuoJiaNET的“题库”。“题库越大，刷题越勤，考分就越高。”胡翔云解释说，“LuoJiaSET解决了解译软件的数据源问题，遥感影像样本库库容量够大，覆盖的种类够多，才更能发挥软件的优势。”相比较国外其他遥感影像样本库，LuoJiaSET具有500万以上(国际上遥感图像样本的大小通常以512×512为一张)的样本量。“预计今年可以升到1000万张以上，翻一倍。就如同一个‘容器’，全世界的人都可以很方便地往里面添加数据、内容。LuoJiaNET作为底层，LuoJiaSET作为样本，所有人都可以在上面贡献数据、模型、算法，这样就可以形成一个生态。我们希望两三年内它们能变成我国遥感业界使用最广泛的系统，并推向全世界。”