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96SEO 2026-02-20 04:35 14
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未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB#xff0c;遥感大数据时…我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。
未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB遥感大数据时代已然来临。
随着小卫星星座的普及对地观测已具备3次以上的全球覆盖能力遥感影像也不断被更深入的应用于矿产勘探、精准农业、城市规划、林业测量、军事目标识别和灾害评估中。
最近借助深度学习方法基于卷积神经网络的遥感影像自动地物识别取得了令人印象深刻的结果。
深度卷积网络采用“端对端”的特征学习通过多层处理机制揭示隐藏于数据中的非线性特征能够从大量训练集中自动学习全局特征这种特征被称为“学习特征”是其在遥感影像自动目标识别取得成功的重要原因也标志特征模型从手工特征向学习特征转变。
以PyTorch为主体的深度学习平台为使用卷积神经网络也提供程序框架。
但卷积神经网络涉及到的数学模型和计算机算法都十分复杂、运行及处理难度很大PyTorch平台的掌握也并不容易。
梳理深度学习的历史发展历程从中理解深度学习在遥感应用中的优缺点
现有几个优秀模型结构的演变原理包括AlexNetVGGgoogleNetResNetDenseNet等模型
阅读全文点击《基于PyTorch深度学习遥感影像地物分类与目标检测、分割及遥感影像问题深度学习优化》
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