28日，记者从中国科学院空天信息创新研究院(以下简称空天院)获悉，空天院付琨研究员团队和国际摄影测量与遥感协会合作，构建了一套目前全球规模最大的遥感图像细粒度目标识别数据集(FAIR1M)，并面向全球公开发布。

从数百万平方公里范围的卫星图像中快速精准地定位、识别感兴趣的目标，是遥感数据智能解译领域的核心难题。“随着空天信息和人工智能技术的持续发展，近年来，已有越来越多的遥感图像数据集相继发布，但仍然缺乏大规模和精细化标注的实例，算法模型的准确性、实用性、智能化程度也待进一步提高。”付琨说。

所谓细粒度目标识别，是指在目标检测的基础上，识别出目标的具体型号与类别，比如不只识别出飞机目标，还能识别出飞机型号。

该数据集含15000余幅分辨率优于1米、尺寸从上千到上万像素不等的图像，具有100多万精细化标注、多角度分布的目标，场景覆盖全球上百个典型城市、乡镇，以及常用机场、港口等，其中来自我国自主产权高分系列卫星的数据占比超过80%，标注结果均经权威判读专家确认。

同时，考虑到不同时间拍摄的遥感图像中蕴含更为丰富的目标关联信息，该数据集还提供了针对同一区域、不同时相的数据，是一套多时相、多分辨、多要素的遥感图像标准化样本集。随着高分数据的持续积累，该数据集计划将持续更新。

付琨表示，该数据集有助于推进高分辨率遥感图像解译算法由目标检测向细粒度识别发展，可作为遥感智能解译领域的基准数据集，可供从事地理信息、图像处理、遥感测绘、人工智能等相关领域的专业人员研究使用。

关键词： 遥感图像 目标识别