建筑粉尘是城市雾霾形成和PM2.5的重要源头之一。为了遏制施工扬尘，环保部门要求在暴露的建筑工地上进行防尘防护网的覆盖，这些防尘防护网由聚乙烯塑料制成，多为绿色，因此也被称为“城市绿网”。
绿网虽能有效缓解粉尘污染，但由于施工方的疏忽，有时某些建筑工地并没有及时覆盖绿网，这就需要城市环监人员时常要进行现场排查。大范围的人工排查费时费力，效率较低。这就让卫星遥感技术被引入到城市“绿网监测”的应用中，但识读卫星图片仍是颇具专业性的任务，且费时费力。为了破解这一难题，最近，中国农业大学土地学院冯权泷副教授联合山东建筑大学的科研人员，共同提出了一个基于人工智能(AI)的城市绿网遥感识别模型，大大提高了绿网识别的效率和精度。
应用这项技术，对2019年济南市城市绿网遥感进行了提取，识别精度超过了91%。从绿网识别结果图中可以看出，济南市建成区的绿网覆盖(红色区域)多集中在主城区的周围，而这些地区恰恰是棚户区改造的重点区域。通过绿网的精准识别，可以为城市规划、住建、环保等部门提供数据支撑，从而有效助力智慧城市的建设。
随着人工智能技术的蓬勃发展，已经在语音识别、自动驾驶等领域取得了落地应用。而应用AI技术识读卫星“天眼”图像，更好地管理“绿网”，也是“科技支撑”助力城乡社区环境治理的生动实践之一。
(中国农业大学土地学院供稿)
(来源：中国社区报2020.12.16)
