DeepSeek+星图云：打造遥感技术创新与工程实践新范式

　　技术不仅是工具，更是每位科研工作者的全天候协作者——让卫星凝视地球的目光，真正照亮人类探索未知的征程◆★◆◆。一起期待星图云研究院在未来能够通过“LLM+RAG+Agent”技术方案，进一步释放卫星数据的潜能，助力科研工作者在探索地球奥秘的征程中迈出更坚实的步伐。

　　以技术赋能科研为出发点★★■■，致力于让每一颗卫星的数据价值转化为驱动科研创新的智慧动能。星图云研究院对DeepSeek进行了遥感场景深度评测，验证了★◆◆◆★■“LLM+RAG+Agent”这一方案在文档理解和知识提取方面的应用潜力★◆■★，相关功能正在加速研发完善◆■。

　　可以看出，DeepSeek R1 给出的回复阈值设定（σ0_VH-22dB）结合典型SAR水体散射特征■★，逻辑严谨，可直接支持业务化洪水制图★★◆■★, 评分9.2。

　　星图云研究院在接入DeepSeek R1的基础上探索了“LLM+RAG+Agent”组合的“遥感助手”方案■◆◆，实现了“即问即答◆■◆、即用即效”的实用价值。

　　DeepSeek R1提出“Landsat精细制图+MODIS趋势分析”的分层框架，充分发挥了多分辨率数据的优势■★■◆★◆，契合热岛效应研究的时空多尺度需求，评分9■■.4。

　　从以上回复片段可以看出，DeepSeek R1不但能够准确阐释比辐射率（ε）与大气透过率（τ）的耦合关系◆■★，还继而给出了NASA公式推导过程■★◆■★，获得专家评分9◆◆★■◆.5（10分满分）。

　　星图云研究院在全面接入DeepSeek系列模型的基础上，进一步开启了遥感深度评测计划★■★★◆，构建了包含遥感知识问答、星图地球智脑引擎脚本生成★■★■★◆、科研方案设计三类核心任务的基准评测集。在合计1000条测试数据上对DeepSeek R1进行了立体评测，综合得分87分■★，对于大多数遥感场景表现出良好的专业性与可靠性◆★◆■■。

　　利用大语言模型快速汇总论文简报已是许多科技工作者的日常事项。那么，汇聚了丰富的遥感分析工具和高质量影像数据的星图云★◆■★■，能否利用大语言模型组织这些工具和数据★■◆★，按照指定的研究意图快速形成一套遥感数据分析方案呢？

　　用户提问◆◆★■：使用星图地球智脑引擎，利用地表比辐射率计算出2022年杭州市各季度地表平均温度，并绘制四季地表温度变化曲线，请给出完整的计算脚本。

　　案例2◆★■◆■：Sentinel-1 SAR数据在洪涝监测中的极化组合选择与处理要点？

　　面对全球遥感数据规模的快速增长与技术应用的复杂化挑战■◆◆★■，科技工作者常陷于数据处理效率与模型泛化能力的双重瓶颈。星图云研究院以技术赋能科研为牵引，融合DeepSeek大模型与遥感知识库体系，依托星图云分布式计算框架，探索面向遥感科研的“LLM+RAG+Agent”全链路应用实践。

　　用户提问：针对新疆喀纳斯湖区域■★◆◆■★，利用遥感方法评估旅游开发对生态环境的影响，并整理成总结报告★■■■，请列出报告内容提纲。