近年来,随着遥感技术的迅速发展,遥感数据获取的手段日益成熟致使遥感数据具有多元化、实时化和海量化的特征,遥感数据量增长速度与影像信息挖掘能力的现状已发展为传统遥感应用的痛点,同时各行业对遥感应用领域的需求呈扩大趋势,遥感数据处理流程繁琐、管理难、应用难的问题也随之暴露。面对行业复杂需求场景,如何高效地实现智能遥感应用,全面提升遥感影像的自动化处理、分析能力,更好的释放遥感价值,是本文研究的目标。因此,本文以AI助力遥感技术多行业应用为方向,设计并实现一套智慧遥感大数据服务系统,研究云计算环境下的服务平台架构设计、网络拓扑和服务功能,为遥感数据的提取、分析、落地及查询等工作提供一体化的解决方案,形成多源遥感数据的统一汇集,降低数据管理成本,为智能化遥感产业发展做出贡献。本文的主要工作如下:（1）结合项目背景和地域特点,针对宁夏南部黄土高原地区地质灾害频发的问题展开遥感图像分析研究,以该地区频繁发生的黄土滑坡灾害为切入点,研究基于遥感影像的黄土滑坡自动识别方法,提出了一种多尺度密集特征融合的黄土滑坡识别算法模型,能够准确、高效的对滑坡目标进行提取。并集成如道路识别、建筑物提取等智能遥感解译影像算法,实现遥感大数据平台智能算法核心子系统,将人工智能技术在遥感研究进展在系统中开展示范应用。（2）设计并实现一套智慧遥感大数据服务平台,基于Kubernetes实现面向云环境下的容器化应用服务,实现了弹性伸缩和负载均衡,同时采用分层架构设计使得各功能模块解耦、智能算法插件化、易于算法升级和维护。（3）设计并实现遥感数据处理任务的可视化编排及分布式调度方案,实现遥感数据处理工作流的动态可视化编排、数据业务处理自动化。对遥感解译业务进行有效梳理和组织,设计开发了分布式任务调度引擎,实现对于任务发布、任务调度与处理、任务运行监控等功能,实现遥感数据的分布式并行处理业务流程方案。