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BB电子平台:相关的研究和探索一直备受关注

时间:2021/7/12 18:49:50   作者:   来源:   阅读:3   评论:0
内容摘要:随着人工智能的深入发展及其与各行业的深度融合,跨领域、整体格局正成为一种新的趋势。许多行业可能会在这种变化中消失,而其他一些行业将迅速发展。遥感是一个与人工智能密切相关的领域。应用人工智能技术实现遥感影像的自动解译具有重要意义。智能遥感解译技术可广泛应用于土地资源与环境监测、作物监测与产量估算、森林碳汇估算、国防安全等...

随着人工智能的深入发展及其与各行业的深度融合,跨领域、整体格局正成为一种新的趋势。许多行业可能会在这种变化中消失,而其他一些行业将迅速发展。遥感是一个与人工智能密切相关的领域。应用人工智能技术实现遥感影像的自动解译具有重要意义。智能遥感解译技术可广泛应用于土地资源与环境监测、作物监测与产量估算、森林碳汇估算、国防安全等诸多领域。这是国家的战略需要,相关的研究和探索一直备受关注。

这场人工智能热潮始于深度学习方法在图像识别等领域的成功应用,人脸识别技术得到了广泛的应用。遥感是一种特殊的图像。早在2013年,国内外学者就开始利用深度学习方法对智能遥感解译进行研究,包括目标与场景检索、目标检测、地物分类、变化检测、三维重建等。这是一个应用场景,已经取得了很多研究成果。

虽然深度学习方法在目标检索和变化检测方面取得了重要进展,但部分结果已经达到了实用性水平。然而,由于遥感图像比人脸识别图像复杂得多,目前的智能遥感解译方法尚未得到广泛应用,尤其是在自然地物分类方面,难以满足商业应用的应用需求,我国的地理国情监测和第三次土地和资源普查等重大项目仍主要采用人工解译方法。由于遥感图像及其应用的特殊性,一般的人工智能方法在遥感智能解译中遇到了挑战。

与人工智能数据、算法和计算能力三要素类似,智能遥感解译也有三个核心要素:遥感影像样本库、遥感智能解译算法和模型、具备大规模计算能力的硬件平台。目前,计算能力基础设施可以使用通用的硬件平台,但由于遥感影像的特殊性和应用的多样性,有必要建立一个开放统一的基准影像样本库,建立高效可靠的遥感解译算法和模型。


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