在某工業園區，一輛裝載建筑垃圾的貨車趁著夜色駛入監控盲區。
次日清晨，距離地面630公里的高分辨率遙感衛星已將這一區域異常影像傳回地面系統。通過AI模型自動解譯，一處占地約200平方米的非法傾倒點位被精準鎖定。
從衛星影像處理到發現問題線索，僅耗時32分鐘。這一幕科技執法的場景，正是生態環境部衛星環境應用中心（以下簡稱衛星中心）創新“AI+遙感”技術的最新實踐成果。
一段時間以來，衛星中心研發團隊積極探索構建多維度技術突破體系，研究建立基于AI的固體廢物人機交互解譯技術方法，取得了階段性成效。
傳統監測手段耗時耗力
經過多年發展，我國在生態、水、大氣監測領域已形成較為完備的數據體系。但是，在固體廢物識別領域，相關技術起步較晚，缺乏系統性、權威性的樣本數據集，而且固廢種類繁多（如工業廢渣、建筑垃圾、生活垃圾等），形態、顏色、分布特征差異顯著，容易受到地形、植被、天氣等干擾，難以構建統一的樣本數據集。
衛星中心固廢遙感中心工程師余嘉琦長期從事固廢遙感監測相關研究。她告訴記者，在2019年“清廢行動”前，相對于生態、水、大氣等環境監測領域，固體廢物識別屬于新興領域，相關研究應用較少，現成的技術方法和應用范例也有限。“數據基礎的薄弱直接限制了識別技術的訓練和優化。”
“你看，這張圖片中的綠色小方點就是一處建筑垃圾。”衛星中心固廢遙感中心工程師陸麗告訴記者，在實際案例中，非法傾倒、堆存的固體廢物占地面積通常在幾十平方米至幾千平方米之間，屬于典型的小尺度目標。
根據最小成像單元原理，這些目標只能通過高分辨率衛星影像進行識別。但高分辨率衛星影像的波段數量較少，可利用的光譜特征較少，導致固體廢物識別難度增加。
“固體廢物非法傾倒具有‘小、散、隱’的特征，傳統監測手段長期面臨數據基礎薄弱、復雜環境適應性差、動態監測能力有限等困境。”陸麗表示。
特別是在偏遠山區、河流沿岸等執法力量薄弱區域，固廢問題線索發現滯后，監管覆蓋有所局限，容易錯過問題治理最佳時機。
“過去，面對衛星影像中的可疑斑塊，我們需要像進行‘找不同’游戲般反復比對。”陸麗說，傳統人工解譯準確率雖然能達到72%，但時間成本和人工成本較高。
自動提取模型大幅降低成本
針對相關問題，近期，衛星中心研發團隊探索構建起多維度技術突破體系，將遙感技術與AI結合，創新開發SFE-YOLO等深度學習模型，研究建立基于AI的固體廢物人機交互解譯技術方法，初步實現遙感影像處理、固體廢物識別、問題圖斑導出等自動化作業。
“常規遙感識別模型對固廢目標的復雜形態和背景干擾適應性差，應用于固體廢物自動識別的精度僅為20%左右，遠不能滿足實際需求。”余嘉琦表示，“我們進一步探索固體廢物智能識別的方法，結合多尺度特征融合、注意力機制、目標檢測優化等技術，研發了全國首個固體廢物遙感自動提取模型。”
為確保技術與業務無縫銜接，讓技術成果能夠真正賦能固體廢物監管執法，衛星中心采取“并行驗證—區域試點—全國推廣”業務化推進策略，將技術成果轉化為實際應用。
“我們優先選擇在山東省濟南市‘清廢行動’中開展技術驗證，設計了傳統人工解譯與自動提取模型并行驗證方案。”陸麗說。
測試中，自動提取模型僅耗時12小時便成功排查出200余處疑似固廢問題點位，經現場核查確認，準確率為63%。而傳統人工解譯耗時156小時，準確率約72%。
“結果表明，模型在效率上具有顯著優勢，但在精度上仍有提升空間。為此，我們深入分析誤差原因，優化模型參數，力求兼顧效率與精度。”余嘉琦表示。
技術人員在并行驗證的基礎上，進一步提出了“AI識別—人工質檢—地面驗證—清單修正”的固體廢物非法傾倒問題主動發現機制。這一機制將AI技術的高效性與人工經驗的精準性相結合，形成從遙感發現到執法核查的全流程閉環管理體系。
隨后，在黃河流域“清廢行動”中試點應用，利用自動提取模型開展遙感排查準確率保持在70%以上，但人工成本和時間成本均降低了60%，大幅提高了問題線索發現效率。
“目前，這一工作機制已在全國10余個省份推廣，累計排查固廢問題線索4000余條，為打擊非法傾倒、加強源頭治理提供了強有力的技術支撐。”陸麗說。
力爭實現從“事后發現”到“事前預警”的轉變
當前，固廢監管工作正從被動響應轉向主動防控，這也對監管技術的發展和應用提出了更高要求。
加強技術創新，提升AI模型的環境適應性與識別精度，成為衛星中心下一步重點任務之一。“例如，研發多模態融合模型，結合光學遙感、紅外成像和SAR（合成孔徑雷達）數據，提升復雜場景下的目標檢測能力。”余嘉琦告訴記者。
“同時，我們正在收集全國范圍內的固廢樣本，涵蓋不同地域、類型和環境條件，形成動態更新的標準化數據庫。”余嘉琦表示，還將與網絡輿情、信訪舉報、交通運輸等多源數據結合，開發基于時間序列分析的AI預測模型，利用歷史遙感數據預測高風險區域和傾倒趨勢，實現從“事后發現”到“事前預警”的轉變，提前鎖定潛在違法點位，降低污染擴散風險。
此外，衛星中心將推動技術標準化與產業化。制定《固體廢物遙感監測技術規范》，統一AI解譯流程和數據標準，提升固體廢物遙感監測技術的應用水平，確保技術在不同地區、不同場景下的適用性和可靠性。
從156小時到12小時的效率躍升，從人工辨識到智能預警的模式變革，這場固廢監管的技術革命正推動治理方式的深刻轉型。
【來源：中國環境】
