在遥感技术飞速发展的今天，海量数据的高效转化与深度应用，已演变为行业亟待攻克的核心痛点。苍穹遥感 KQRS V6.0 系列产品应运而生，依托“全链路、国产化、专业化、智能化”四大核心优势，构建了从数据接入到成果应用的完整技术闭环。今天，就让我们一同走进 KQRS V6.0 的智能世界。

🏛️ 核心架构：一体化平台，全链路闭环

苍穹遥感 KQRS V6.0 底层深度适配ARM与X86 的硬件环境架构，同时推出适配Windows、银河麒麟、统信、CentOS、Ubuntu等多种操作系统的应用版本。上层搭载“流程编排、数据发布、分布式调度、解译应用、在线编程” 五大遥感引擎，驱动 KQRS Ortho、KQRS UAV、KQRS AI、KQRS ImgServe 四大产品矩阵高效运行，支持国内外的卫星数据和无人机数据等多源数据接入，构建了“多源数据接入 — 数据入库管理 — 数据高效生产 — 成果智能解译—服务发布应用” 的一体化平台体系，实现从数据接入到成果应用的全链路技术闭环，为遥感应用提供坚实、灵活、高效的平台支撑。

🛰️ 航天影像：天空地一体化，云端协同

针对航天影像的快速处理，KQRS V6.0 提供了桌面端（CS）与云端（BS）双模式解决方案：

• 💻 桌面端（CS）：聚焦本地快速生产，支持影像预处理、DOM/DEM/DSM 生产全流程。界面功能分区清晰，支持实时查看影像成果质量、影像成果信息等关键参数，满足高精度数据生产需求。

• ☁️ 云端（BS）：支持海量数据集群处理，提供自动化流程调度与多用户协同管理，大幅提升大规模遥感数据的批量处理效率。
  

🚁 航空影像：多模态支持，实景三维构建

在航空影像处理方面，系统支持五镜头倾斜摄影与绕拍与直拍结合的拍摄方式、同时支持图像与 LiDAR 结合等多种生产模式。

• 适配性强：可处理任意航拍数据，满足不同场景下的三维建模需求。
  
  

• 成果丰富：输出 TDOM（真正射影像）、DSM（数字地表模型），并提供点云分类建模、倾斜贴合纹理等功能，实现实景三维的快速构建。

🧠 AI 辅助生产：精准高效，重塑数据

KQRS V6.0 最大的亮点在于深度融入了 AI 技术，对传统遥感生产流程进行了颠覆性优化。

1. AI 辅助 DSM 数据生产

• 痛点：传统算法在云层遮挡、植被覆盖等弱纹理区域表现不佳。
  
  

• 方案：结合深度学习，构建端到端神经网络模型，辅助挖掘影像深层特征。
  
  

• 效果：经实测，生产 2 米格网 DSM 的误差值从 1.7 米降至 1.2 米，相对误差降低约 29.4%。建筑物轮廓更完整，弱纹理区域细节更清晰。
  
  

2. AI 辅助影像超分辨率重建

• 痛点：传统重建方法边缘易虚化，出现人工伪影。
  
  

• 方案：自研超分算法，实现低分辨率影像高清重建。
  
  

• 效果：屋顶轮廓更清晰，表面纹理细节更丰富，视觉效果过渡自然。
  
  

3. AI 辅助三维自动建模

• 方案：引入 AI 视觉大模型，对高分 7 号卫星影像进行解译与识别。
  
  

• 效率：在单机环境下，处理 846 平方公里数据，生成 9362 个建筑模型，总耗时仅约 42 分钟，大幅提升大规模城市三维场景建设效率。
  
  

图  三维自动建模过程

4. AI 辅助三维场景重建（3D 高斯泼溅）

• 技术：采用 3D 高斯泼溅（3D Gaussian Splatting）技术。
  
  

• 优势：相比传统技术，图像质量有质的提升，擅长处理弱纹理区域和复杂光学现象，让重建场景更贴近真实。
  

🤖 AI 影像解译：全链路智能，洞察万象

KQRS V6.0 整合 GIS 与 RS 能力，构建了覆盖“管理-标注-训练-解译-应用”的全链路智能化体系。

• 影像智能管理：利用大数据 GIS 技术，实现 PB 级影像数据高效管理（实际应用超 75PB），亿级元数据空间查询实现秒级响应。
  
  

• 样本与模型：支持本地与在线协同标注，提供自主训练、迁移训练等多种方式。内置 30+ 种预训练模型（语义分割、目标识别、变化检测等），支持开箱即用。
  
  

图  模型部署与管理

图  模型训练状态详情

苍穹遥感 KQRS V6.0，不仅是技术的迭代，更是遥感生产模式的革新。从数据接入到 AI 赋能，从云端协同到行业应用，KQRS V6.0 为国土测绘、环境监测、城市规划等领域提供了坚实、灵活、高效的平台支撑。