“这一小块高亮图斑，是AI比对2025年6月和2026年3月的卫星图发现的，它显示这片红树林发生变化，可能在萎缩。我们将线索上报后，地方再开展实地核查，一旦发现破坏行为可以快速遏制。”广东省生态环境监测中心高级工程师梁伟东指着屏幕介绍，过去主要依靠人工比对卫星图，工作量大且容易漏判、错判。随着遥感智算一体化平台应用，生态监测效率大幅提升。

　　监测数据是治理决策的基础。“十五五”期间，我国对生态环境治理提出更高标准，生态监管向精细化、智能化、常态化升级。如今依托遥感智算一体化平台，广东已实现对自然保护地、矿山、扬尘、固废堆积等场景的高效甄别，借助AI提前发现生态环境破坏苗头，将风险遏制在萌芽阶段，以科学精准的监测能力，为美丽广东建设筑牢技术底座。

　　AI究竟如何“看懂”卫星影像？

　　“训练AI看图，就像教孩子认识世间万物。”广东省生态环境监测中心工程师陆旻睿介绍，卫星影像本质是高空拍摄的高清照片，技术人员在一张张卫星图上标注出山林、红树林、开挖山体、水域、耕地等，再让AI反复学习、记忆不同景物的颜色、纹路、外形特征，沉淀识别模型。

　　以红树林为例，要整理大量红树林样本数据，把它独有的外观、颜色、纹理特征输入模型，完成充分训练。此后，面对新接收的卫星影像，AI会通过深度学习特征提取，捕捉影像中纹理、色调、空间形态的细微语义差异，快速圈选出地表发生异变的可疑区域。

　　但卫星影像里的云层阴影、季节性水位涨跌、农户正常农事劳作等，都很容易让AI产生误判，也是解译工作的主要难点。

　　“目前，平台已将遥感解译误报率稳定控制在5%以内。”陆旻睿介绍，这份精准度来自全链条的技术管控：源头层面，收集大量易混淆场景样本训练模型，帮助机器分清正常现象和生态破坏问题，从源头减少错判。技术手段上，运用多期影像交叉比对，融合历年卫星资料与基础地理信息，过滤云层、水位变化带来的虚假异常；并且所有疑点都要经过人工复核研判，锁定真实问题，还会把每次实地核查的结果反馈给AI模型，让它持续学习迭代，越用越精准，长期稳定压低误报率。

　　目前，该平台每小时可处理数万平方公里影像，48小时完成全省范围初步解译。这份高效，则来自算力、算法、任务拆分三者协同发力。高性能服务器集群提供充足算力，多设备并行开展运算；面对全省超大尺寸卫星影像，系统会将大图切割为无数小块，分配给不同计算单元同步处理，最后汇总拼接结果，大幅压缩运算耗时。另外，技术团队还精简优化AI算法，摒弃无效、冗余的计算步骤，让系统重点聚焦生态易发生变化的区域，精准筛查重点目标，避免无用运算。

　　推动生态监管告别“人海战术”

　　此前广东生态环境问题监管主要依靠人工现场巡查、重点区域抽查，并且覆盖范围有限。偏远海岸线、林区、大面积生态保护红线等区域，往往生态破坏已经发生，问题才被发现。

　　“随着融合人工智能的遥感技术落地后，广东正从根本上补齐传统监管短板，拓宽监管边界、加快响应速度，这也是推动监测网络现代化的必然方向。”省生态环境监测中心业务综合室副主任柴子为介绍。

　　如今，广东生态环境监管正进入提效时期。监测响应效率大幅提升，平台自动批量处理影像、智能筛查异常图斑，早发现、早制止、早处置。同时，环境监管范围全面拓展，偏远林区、海岸带等以往监管薄弱地带纳入常态化扫描，实现全域无死角巡查。监管模式也从“被动救火”转向“主动发现”，依靠常态化扫描主动挖掘风险线索，推动生态治理从事后整改向源头防控转变。另外，随着平台输出精准定位的问题图斑，一线执法不用再盲目巡查，有效节约人力物力。

　　让柴子为印象深刻的是一次生态保护红线内人类活动监测任务，平台对比两期卫星影像，识别出多起疑似人为扰动线索，随后推送至省生态环境厅，再下发各地开展现场核查，其中一处隐蔽在偏远区域，肉眼浏览大范围影像极易忽略。经地方核实，是一家企业未经审批在生态红线内占用5.8亩林地建设碎石加工场。相关部门立刻责令停工，完成设备拆除、土地平整和植被复绿整改。

　　“如果沿用传统人工判读的方式，这种局部、隐蔽的小范围损毁，很难在早期被及时发现，往往等到破坏范围持续扩大之后，才会被察觉。”柴子为说，AI的逐像素、全域无遗漏的监测能力，补上了人工目视判读的盲区，就像广东有了一双“天眼”，把生态风险化解在萌芽状态。

　　目前，遥感智算一体化平台主要处理光学遥感影像，接下来省生态环境监测中心计划接入SAR雷达数据的全自动化处理能力，弥补光学影像受阴雨、云雾天气影响的短板。同时，持续扩充算法模型库，丰富业务应用场景，包括固废堆场排查、畜禽养殖污染识别、矿山修复成效评估、岸线变迁监测等新方向，让智慧监测平台赋能更多生态监管业务，持续守护广东绿水青山。