极目新闻记者 詹钘
两幅示意图中，3747个“黑色”弹坑和密密麻麻的红色小点显示的受损建筑，记录下加沙地带被持续轰炸的惨状。
8月24日，一篇名为《时序卫星遥感揭示加沙地带战争损毁持续攀升》的论文，在综合性国际顶级期刊《国家科学评论》在线发表。据了解，该论文系武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室李德仁院士团队最新研究成果。
9月5日，该论文通讯作者肖雄武接受极目新闻记者采访时表示，经过五个多月的课题研究和卫星遥感持续追踪，课题组通过算法强大的人工智能和卫星遥感技术，用详实的数据和精确的图表记录了加沙地带一步步被导弹袭击的惨烈状态。肖雄武表示，该研究结果为全球背景下各种自然灾害及冲突的智能监测与精准评估提供了重要参考。
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公开信息显示，该研究中，课题组将人工智能与实验室自主研制的珞珈三号01星高分辨率卫星遥感相结合，提出了基于高精度时序变化检测的城市多类别地物战争损毁遥感动态监测方法，实现了对加沙地带导弹弹坑和损毁建筑的近实时检测，以及对不同省份和不同日期的不同类别地物的战争损毁定量评估、对不同类别建筑物损毁等级的自动评估。
5日晚，肖雄武向极目新闻记者介绍，课题研究的检测时间从2023年10月17日到2024年3月2日。期间，每隔四天左右，武汉大学珞珈三号01星会来到加沙地带上空拍摄数组卫星遥感照片。照片传回后，研究团队使用其独家研发的人工智能算法对这些分辨率0.5米的照片进行处理分析。
分析的项目有多个，包括导弹弹坑、建筑损毁情况、以及农田损毁情况等信息。
基于时序卫星遥感的加沙地带导弹弹坑(位置、大小、日期和数量)和损毁大学的自动检测结果
“我们的人工智能分析得来的信息，都相当精确且全面。”肖雄武说，系统对弹坑的监测信息详细到每一个弹坑的尺寸、坐标，每个月新增弹坑的精确位置，以及弹坑总数。经肖雄武团队统计，在其团队研究项目四个多月时间里，加沙地带共监测到3747个弹坑。相关研究成果的示意图显示，加沙地带全境布满了密密麻麻的黑点，这些黑点全部是导弹落下的地方。
加沙地带有五个省，使用该遥感动态监测方法，卫星每拍摄一次，每个省的建筑损毁情况全部都能清晰检测，同时识别确定建筑类型。“受损建筑是医院、学校，还是居民楼，或者是做礼拜的场所，通过人工智能配合遥感照片都能准确判断。”肖雄武解释，除了建筑类别，人工智能还能分析出建筑的损毁程度，将不同的建筑按照损毁程度分类成没有损毁、轻度损毁、中度损毁、严重损毁、完全损毁五个级别。这是全世界人工智能都还没有完全解决的一个问题，目前该程序能够做到。
在论文插图中，极目新闻记者能够清晰地看到，去年10月，加沙地区还只有零星的建筑损毁，此后损毁程度不断攀升，到今年3月，损毁建筑的红点几乎布满了全境。被损毁建筑已经占到全境的58.4%。
加沙地带5个省份在不同时期的建筑物损毁情况及趋势分析(图源：受访者）
肖雄武称，该项目成果直观的显示了加沙地区被导弹轰炸的密度、不同类型建筑物的受损情况、损毁等级及农田损毁情况。能够让外界了解到加沙地带平民的居住环境比较恶劣、粮食短缺等真实情况。课题组也通过这些首次调查结果强调需要立即停火，并强烈呼吁国际社会对加沙地带开展人道主义援助和战后重建。
武汉大学珞珈三号01星在去年1月份上天，主要供科学实验使用。其功能主要是获取高分辨率的数据，对全球进行观测。本次研究成果的特点，除借助于卫星遥感拍摄照片外，重点在于其团队人工智能算法的强大所带来的影像信息提取与分析的全面性、精准性和自动化。
肖雄武认为，不仅仅是在冲突地区，此次研究结果也为各种自然灾害的智能监测与精准评估提供了重要参考。
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