CHINA
Vol. 63 4
专题简介
深度学习是一种非常适用于大数据应用的新兴技术. 在对地观测领域, 由大量在轨卫星获取的海量遥感数据, 使其成为数据驱动应用的典范. 过去几年来, 遥感图像处理相关的深度学习研究快速增长, 包括高光谱遥感图像、合成孔径雷达(SAR)图像等处理、分类、参数反演及目标检测识别. 除了遥感数据的高分辨率、高维度和大尺寸之外, 该领域还存在一些特殊的挑战, 如不同传感器及其不同工作模式的复杂性和特殊性, 隐含在遥感数据中的独特物理属性, 信息反演的物理原理等. 为了促进这一领域的研究, CHINA 在2020年63卷第4期组织出版了“"(遥感图像处理中的深度学习专题), 介绍了相关研究进展. 专题共收录了7篇文章.
高空间分辨率和高时间分辨率是遥感图像不可兼得的一对矛盾, 时空融合技术将高时间分辨率、低空间分辨率的数据和高空间分辨率、低时间分辨率的数据融合, 得到高时空分辨率的图像. Li等人的评述“- for data: an and new "提供了一组标准数据集, 并回顾了该领域的部分代表性技术, 对比了它们在标准数据集上的性能.
Li J, Li Y F, He L, et al. - for data: an and new . Sci China Inf Sci, 2020, 63(4): ,
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Li等人的论文“A new bias- - model based on "提出了一种针对不同传感器之间的空时融合方法, 解决传统方法中不同传感器之间的光谱和空间失真问题.
Li Y F, Li J, He L, et al. A new bias- - model based on . Sci China Inf Sci, 2020, 63(4): ,
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深度学习在SAR遥感领域应用的一个主要制约因素在于训练样本少, Hou等人的论文“FUSAR-Ship: a high- SAR-AIS of -3 for ship and "构建了我国高分三号雷达卫星的船只检测与识别FUSAR-Ship数据集, 采用126景高分辨率高分三号SAR图像与对应的船只自动识别系统AIS真值数据进行匹配, 获得6000多张带船只信息标注的SAR图像切片数据集, 可为SAR船只检测识别算法的研究提供测试验证数据.
Hou X Y, Ao W, Song Q, et al. FUSAR-Ship: a high- SAR-AIS of -3 for ship and . Sci China Inf Sci, 2020, 63(4): ,
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雷达遥感还促进了大尺度动物迁飞监测等生态研究. Cui等人论文的“Deep--based of the from radar "采用卷积神经网络对天气雷达数据进行分类和分割以提取生物信息, 通过对大量天气雷达数据的分析, 部分揭示了空中生物迁飞强度和速度等生态规律.
Cui K, Hu C, Wang R, et al. Deep--based of the from radar . Sci China Inf Sci, 2020, 63(4): ,
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He等人的论文“ first and order Unet for in "研究了光学遥感影像中建筑物与分割的问题, 提出了混合一阶二阶注意的卷积网络方法, 能利用不同通道之间的内积特征, 并在三组测试数据集上进行了性能验证.
He N J, Fang L Y, Plaza A, et al. first and order Unet for in . Sci China Inf Sci, 2020, 63(4): ,
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高光谱图像样本不足的问题限制了高光谱图像分类的效果. Liu等人的论文“ nets for - "提出了一种级联网络C2GAN，从高光谱图像中生成包含详细空间光谱信息的样本, 以补充训练样本。
Liu X B, Qiao Y L, Xiong Y H, et al. nets for - . Sci China Inf Sci, 2020, 63(4): ,
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卫星视频处理是一个新兴课题, Gu等人的论文“Deep and for video scene " 提出一种两阶段卫星视频分类方法, 分别提取图像空域特征和目标时域运动特征, 将两者融合在吉林一号等卫星视频数据中以实现8种场景的分类.
Gu Y F, Liu H, Wang T F, et al. Deep and for video scene . Sci China Inf Sci, 2020, 63(4): ,
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