北京
高质量样本是遥感智能解译模型训练与应用的重要基础。针对遥感变化检测样本生产中变化区域查找耗时、图斑边界反复修正、前后期影像核对繁琐、成果质量检查量大等痛点，北京空间维特科技发展有限公司参与研发了智能变化检测与样本标注平台。平台集成遥感影像加载、人工标注、智能变化检测、前后期联合复核、成果质量核验及数据导出等功能，打通从影像输入到样本交付的一体化工作流程，让智能检测与人工判读相互配合，为高质量遥感变化检测样本生产提供有力支撑。
零门槛启动标注，无需现成样本。传统样本生产往往需要大量前期准备。平台支持直接加载遥感影像开展人工标注，无需预先准备完整标注样本集即可启动样本制作，用户可根据影像实际情况进行变化区域勾绘与标注，逐步积累样本成果，为后续智能变化检测、样本复核与模型训练奠定基础。
智能识别先行，人工标注提质增效。面对大范围、高分辨率遥感影像，仅靠人工逐一查找变化区域耗时巨大。平台引入智能变化检测技术，结合前后期遥感影像开展变化区域识别，并支持整景影像预测，辅助定位潜在变化目标。智能检测先行识别候选变化区域，标注人员集中精力进行变化真实性判断、目标确认和边界修正，减少重复性人工查找，显著提升标注的针对性与工作效率（如图1所示）。
图1 前后期影像对比与变化区域识别
前后期联合复核，样本成果更可靠。受影像质量、地物类型及变化特征等因素影响，智能检测结果仍可能存在遗漏、误检或边界偏差。平台支持结合前后期影像、智能检测结果和已有样本开展联合复核：漏检目标可人工补充，误检图斑可删除或修正，边界不准的目标可进一步调整空间范围并确认结果，通过“智能识别—人工复核—结果修正”的协同方式，将检测结果转化为经人工确认的可靠样本（如图2所示）。
图2 前后期联合复核与图斑边界修正
质量核验规范交付，数据可用可查。样本标注完成后，平台支持对标注成果开展质量核验、结果查看及状态统计，帮助用户掌握样本检查情况并针对性复核修正，促进成果的完整性、一致性与规范化管理；同时支持将确认后的空间结果按需导出为GeoJSON、GeoTIFF、SHP等格式，便于不同软件环境下的数据共享和后续使用，并结合质量核验结果整理检查报告或问题清单，为成果管理、数据交付和质量验收提供依据（如图3所示）。
图3 标注成果质量检查与状态统计
衔接模型训练，样本持续发挥价值。经过标注、复核与质量核验的双时相样本，可根据实验需求整理为训练集、验证集和测试集，支撑变化检测模型的训练、验证与精度评价，通过样本生产与模型实验的有效衔接，为算法优化和遥感智能解译应用提供持续数据支持。
平台将“人工标注—智能检测—联合复核—质量核验—成果交付”完整流程串连起来，发挥智能检测在变化发现方面的辅助作用与人工判读在真实性确认、边界修正方面的专业优势，减少重复性工作、完善质量控制，为遥感变化检测模型训练、精度评价及相关业务应用提供更加规范、可靠的数据支撑。
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