第35讲：构建属于自己的遥感大模型平台，并接入地理数据工作流
目录
🌍 写在前面
一、为什么要构建属于自己的遥感大模型平台？
二、核心技术选型推荐
✅ 前端部分
✅ 后端部分
✅ 部署平台
三、平台架构设计思路
四、案例实战：构建一个在线遥感分割平台
📌 第一步：模型服务封装（FastAPI）
📌 第二步：前端上传与展示（Leaflet + Axios）
📌 第三步：地理数据工作流接入（NDVI计算示例）
五、平台拓展方向建议
六、小结：打造你自己的“地学智能平台”
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关键词：遥感大模型、平台搭建、地理数据工作流、API接入、Web服务、深度学习部署、时空数据处理
🌍 写在前面
在“AI+地学”高速发展的今天，遥感大模型正以前所未有的速度渗透到分类、检测、变化监测、语义理解等多个领域。市面上虽已有如 SAM、CLIP、SatMAE 等预训练大模型，但很多研究者和工程师更希望能打造属于自己的平台系统，将这些模型集成到自己的遥感与地理信息处理流程中，实现自定义预测、自动化制图、在线分析等目标。
本篇将手把手带你走进遥感大模型平台构建，从技术选型到平台搭建、从模型接入到工作流整合，我们一起来完成一个完整案例！
一、为什么要构建属于自己的遥感大模型平台？
尽管目前很多遥感模型开源，但真正实现业务落地或科学研究时，我们往往需要：
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🌐 定制化接口与交互：Web端上传遥感影像，自动执行分割/分类。
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📦 集成自己的数据工作流：如NDVI计算、地块提取、土地利用分析。
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💻 可扩展性更强：支持多个模型、多用户访问、并行处理等。
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🔒 数据安全与控制：自己的平台更易于进行权限控制与保密处理。
因此，搭建一个面向遥感-地理数据处理一体化的模型平台，已经成为了趋势。
二、核心技术选型推荐
✅ 前端部分
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框架：React.js / Vue.js（用于交互界面）
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地图组件：Leaflet / Mapbox GL JS（地图展示）
✅ 后端部分
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Python FastAPI / Flask：轻量、灵活，适合模型API封装
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GeoServer / GDAL：用于栅格/矢量数据处理
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PostGIS：空间数据库支持
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PyTorch / TensorFlow