基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的高分遙感圖像處理及應(yīng)用

　　隨著計(jì)算機(jī)算力的大幅提升，各種新算法的提出和優(yōu)化，以及數(shù)據(jù)獲取越來(lái)越便捷，人工智能技術(shù)得到了迅猛的發(fā)展。特別是在計(jì)算機(jī)視覺方面，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別、目標(biāo)提取等應(yīng)用越來(lái)越廣泛。衛(wèi)星遙感可以快速獲取大范圍的圖像數(shù)據(jù)，支持國(guó)土調(diào)查、資源普查、環(huán)保監(jiān)測(cè)、海洋觀測(cè)、應(yīng)急減災(zāi)、路網(wǎng)規(guī)劃等眾多領(lǐng)域的發(fā)展。隨著遙感衛(wèi)星空間分辨率、光譜分辨率的不斷提升，以及遙感衛(wèi)星數(shù)量的持續(xù)增長(zhǎng)，地面將獲取到海量的遙感觀測(cè)數(shù)據(jù)，如何快速、自動(dòng)、準(zhǔn)確解譯這些數(shù)據(jù)，并從數(shù)據(jù)中智能提取信息成為制約遙感應(yīng)用的新問題。本書在研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的基礎(chǔ)上，以我國(guó)高分專項(xiàng)衛(wèi)星為例，探索了人工智能技術(shù)對(duì)高分遙感影像的自動(dòng)化處理，包括目標(biāo)提取、語(yǔ)義分割、變化檢測(cè)等，通過將遙感技術(shù)與人工智能技術(shù)的結(jié)合，為海量遙感數(shù)據(jù)的處理提出了新的有效的解決思路。

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