遙感，在所謂的3S產業中起步最早，但卻是三者中發展規模最小的?？瓷先ジ叽笊系倪b感，卻始終無法在市場中換來真金白銀，究竟是誰拖了遙感發展后腿？

　　如今的遙感衛星名單上，除了高分系列衛星，風云系列衛星，出現了包括“吉林一號”、“高景一號”在內越來越多新面孔。算起來，中國發射的遙感衛星真的算是不少了。但可惜的是，遙感行業的整體產值仍然未見太大起色。不僅普通老百姓很難用到遙感的相關產品和服務，甚至就連某些應用遙感的政府部門，對遙感的認知也并不多。遙感應用仍與多年前一樣，并未發生太深刻的變化。

　　所以有人說，衛星要“天上好用，地下用好”。盡管天上眾星云集，但畢竟遙感衛星所獲取的數據只有被應用才能產生價值。其實，獲取遙感影像的目的就是為了其中的地理信息，而獲取影像中地理信息的手段就是圖像解譯。

　　長期以來，由于衛星遙感影像的宏觀性和數據量大的特點，各行各業的技術人員都試圖采用計算機解譯的方法獲取其中的信息，但是信息的精度和準確度一直不高。目前最常見的計算機解譯方法即遙感影像的計算機分類，該方法的基本理論和技術體系早在上世紀80年代就已經完成，但是至今仍沒有突破，基于高分辨率多光譜遙感影像的解譯準確率也不到75%，很多工作仍然以人工解譯方式為主。要實現遙感真正的快速發展，圖像解譯是繞不過的一道坎！

“航天星圖杯”第二屆高分圖像解譯軟件大賽

　　今年，一場專門針對于高分辨率遙感圖像解譯的軟件大賽已經隆重開啟！由高分辨率對地觀測系統重大專項管理辦公室、教育部科學技術司、中國科學院重大科技任務局共同指導，高分對地觀測學術年會組委會主辦，旨在推動對地觀測信息領域的理論和技術創新的“航天星圖杯”第二屆高分圖像解譯軟件大賽，已于今年5月份正式開賽，來自全國的年輕遙感人將共同破解遙感圖像解譯的難題，以創新和突破的精神打通遙感產業的發展瓶頸。

　　本屆大賽面向可見光、SAR等數據源，在圖像目標提取、分類和檢測識別等關鍵技術方面設置了3大方向共10個課目。課目覆蓋數據預處理、分析挖掘、綜合應用等高分地面處理和應用的整個流程。通過公開樣本、線上評測、實時排名等方式，發現和選拔一批遙感圖像智能分析、人工智能AI算法、處理軟件算法及人才，從而提高高分遙感圖像智能化解譯能力，推動國家遙感產業化應用發展。

　　相較于2017年首屆比賽，本屆大賽的參賽作品提交數量明顯增多、質量顯著提高，幾個重難點選題成績更是有所突破，整體水平進步喜人。截至2018年8月13日，大賽共吸引來自中科院、清華大學、北京航空航天大學、北京理工大學等55個高校、企業和科研院所的183支團隊報名參賽，參賽單位與團隊數量均較上一屆大賽有明顯提高。

　　“航天星圖杯”高分圖像解譯軟件大賽作為高分辨率對地觀測學術年會的一個重要創新環節，緊密圍繞國家中長期科學和技術發展規劃，以及高分辨率對地觀測系統國家重大科技專項的建設要求。遵循“自由，開放，創新”的指導思想，旨在積極推動對地觀測信息領域的理論和技術創新，加快年輕人才培養和研究團隊建設，促進高分辨率對地觀測技術交流合作和成果轉化，進一步提升高分重大專項的社會影響力。

　　今年9月中旬，“航天星圖杯”第二屆高分圖像解譯軟件大賽決賽即將收官，究竟今年又將涌現出怎樣的優秀作品，挖掘出哪些圖像解譯技術人才？我們拭目以待！