遙感監測領域關鍵模型算法實現系統性智能化升級，通過多輪技術迭代與樣本優化，大幅提升生態環境問題的主動發現、精準識別與動態追蹤能力，為生態環境監管從“被動響應”向“主動預判”轉型提供核心技術支撐。為突破傳統算法識別精度不足、適用場景有限的瓶頸，技術團隊構建了涵蓋礦山開采、工程建設、圍湖造田等多類生態擾動行為的人為活動樣本庫，樣本總量達54.6萬個，覆蓋全國不同氣候帶、地形地貌的典型區域，通過引入深度學習框架進行多輪迭代訓練，最終實現人為活動自動變化檢測精度從原有55%提升至70%，可精準捕捉小范圍、隱蔽性強的人為生態破壞行為。針對鋼鐵、水泥、火電等重點高耗能行業，專項研發工業熱源遙感智能識別算法，通過提取熱源輻射強度、空間分布形態等核心特征，結合行業生產工況數據庫進行匹配驗證，使工業熱源遙感智能識別準確率達88%，總體分類精度超86%，能有效識別未批先建、超標排放等違規生產行為，為重點行業環保監管提供高效技術抓手。同時，依托國產高分辨率衛星觀測數據，技術團隊成功研發全球甲烷排放異常熱點大模型，該模型突破了傳統監測手段在大范圍、復雜下墊面場景的應用局限，通過融合高光譜數據反演技術與大氣擴散模型，實現甲烷排放異常熱點的快速定位與定量評估，相較原有技術準確率提升10個百分點，定量監測精度達到國際先進水平，可精準識別油氣開采、垃圾填埋、農業種植等領域的甲烷泄漏點，為溫室氣體排放溯源管控、全球氣候治理協同等工作提供了兼具精準性與時效性的技術手段。