衛星遙感影像的模型訓練研究綜述
DOI:
https://doi.org/10.70695/IAAI202501A6關鍵詞:
Artificial Intelligence, Remote Sensing Technology and Application, Remote Sensing; Remote Sensing Detection; Process Quality Control摘要
衛星遙感圖像是一種使用安裝在地球軌道衛星上的傳感器捕獲地球表面圖像的技術。它在許多領域發揮著至關重要的作用,包括地理信息系統、環境監測和保護、城市規劃和管理、災害應對和氣候變化研究。衛星遙感圖像的多功能性和高效性使其在現代技術中不可或缺,為地球觀測提供了宏觀和微觀的見解。隨著遙感技術的進步,其應用不斷擴大。然而,在實踐中,從衛星遙感圖像中獲得的樣本數據的質量與現實世界條件之間存在差異。這些差異可能源於雲層覆蓋、傳感器噪聲、低分辨率、季節變化或環境變化。例如,雲遮擋通常會導致無效的像素區域,而時間相位失配和原始圖像質量差會嚴重影響下遊處理。在水環境監測中,水體快速的時間變化等限製使數據采集和分析更加復雜。為了應對這些挑戰,研究人員提出了穩健的解決方案,以提高遙感圖像處理的質量和可靠性。
已發表
2025-03-31
如何引用
Hong, Z., He, X., Yuan, R., & Zhu, X. . (2025). 衛星遙感影像的模型訓練研究綜述. 人工智能應用創新, 2(1), 17-27. https://doi.org/10.70695/IAAI202501A6