新聞記者 詹钘
兩幅示意圖中，3747個“黑色”彈坑和密密麻麻的紅色小點顯示的受損建筑，記錄下加沙地帶被持續轟炸的慘狀。
8月24日，一篇名為《時序衛星遙感揭示加沙地帶戰爭損毀持續攀升》的論文，在綜合性國際頂級期刊《國家科學評論》在線發表。據了解，該論文系武漢大學測繪遙感信息工程國家重點實驗室李德仁院士團隊最新研究成果。
9月5日，該論文通訊作者肖雄武接受新聞記者采訪時表示，經過五個多月的課題研究和衛星遙感持續追蹤，課題組通過算法強大的人工智能和衛星遙感技術，用詳實的數據和精確的圖表記錄了加沙地帶一步步被導彈襲擊的慘烈狀態。肖雄武表示，該研究結果為全球背景下各種自然災害及沖突的智能監測與精準評估提供了重要參考。
公開信息顯示，該研究中，課題組將人工智能與實驗室自主研制的珞珈三號01星高分辨率衛星遙感相結合，提出了基于高精度時序變化檢測的城市多類別地物戰爭損毀遙感動態監測方法，實現了對加沙地帶導彈彈坑和損毀建筑的近實時檢測，以及對不同省份和不同日期的不同類別地物的戰爭損毀定量評估、對不同類別建筑物損毀等級的自動評估。
5日晚，肖雄武向新聞記者介紹，課題研究的檢測時間從2023年10月17日到2024年3月2日。期間，每隔四天左右，武漢大學珞珈三號01星會來到加沙地帶上空拍攝數組衛星遙感照片。照片傳回后，研究團隊使用其獨家研發的人工智能算法對這些分辨率0.5米的照片進行處理分析。
分析的項目有多個，包括導彈彈坑、建筑損毀情況、以及農田損毀情況等信息。
“我們的人工智能分析得來的信息，都相當精確且全面。”肖雄武說，系統對彈坑的監測信息詳細到每一個彈坑的尺寸、坐標，每個月新增彈坑的精確位置，以及彈坑總數。經肖雄武團隊統計，在其團隊研究項目四個多月時間里，加沙地帶共監測到3747個彈坑。相關研究成果的示意圖顯示，加沙地帶全境布滿了密密麻麻的黑點，這些黑點全部是導彈落下的地方。
加沙地帶有五個省，使用該遙感動態監測方法，衛星每拍攝一次，每個省的建筑損毀情況全部都能清晰檢測，同時識別確定建筑類型。“受損建筑是醫院、學校，還是居民樓，或者是做禮拜的場所，通過人工智能配合遙感照片都能準確判斷。”肖雄武解釋，除了建筑類別，人工智能還能分析出建筑的損毀程度，將不同的建筑按照損毀程度分類成沒有損毀、輕度損毀、中度損毀、嚴重損毀、完全損毀五個級別。這是全世界人工智能都還沒有完全解決的一個問題，目前該程序能夠做到。
在論文插圖中，新聞記者能夠清晰地看到，去年10月，加沙地區還只有零星的建筑損毀，此后損毀程度不斷攀升，到今年3月，損毀建筑的紅點幾乎布滿了全境。被損毀建筑已經占到全境的58.4%。
肖雄武稱，該項目成果直觀的顯示了加沙地區被導彈轟炸的密度、不同類型建筑物的受損情況、損毀等級及農田損毀情況。能夠讓外界了解到加沙地帶平民的居住環境比較惡劣、糧食短缺等真實情況。課題組也通過這些首次調查結果強調需要立即停火，并強烈呼吁國際社會對加沙地帶開展人道主義援助和戰后重建。
武漢大學珞珈三號01星在去年1月份上天，主要供科學實驗使用。其功能主要是獲取高分辨率的數據，對全球進行觀測。本次研究成果的特點，除借助于衛星遙感拍攝照片外，重點在于其團隊人工智能算法的強大所帶來的影像信息提取與分析的全面性、精準性和自動化。
肖雄武認為，不僅僅是在沖突地區，此次研究結果也為各種自然災害的智能監測與精準評估提供了重要參考。
