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深度学习方法用于遥感图像处理的研究进展

         

摘要

深度学习是当前机器学习与人工智能研究热点,深度学习方法用于遥感图像处理取得快速发展.首先简要介绍现有遥感数据源及其非监督与监督分类方法.在总结深度学习典型方法及其最新演化模型基础上,分析了深度信念网络、卷积神经网络、自动编码器在遥感图像处理中的国内外研究现状.针对当前应用现状与存在问题,指出今后研究方向:一方面要适应智能化遥感图像处理的发展趋势,加强算法理论研究,尤其人机协同工作、典型方法应用与修正、新模型拓展与应用;另一方面针对遥感大数据的应用需求,应加强遥感数据集建设、构建行业统一遥感大数据监测平台.

著录项

  • 来源
    《泉州师范学院学报》 |2017年第6期|35-41|共7页
  • 作者单位

    泉州师范学院 数学与计算机科学学院,福建 泉州 362000;

    福建省大数据管理新技术与知识工程重点实验室,福建 泉州 362000;

    智能计算与信息处理福建省高等学校重点实验,福建 泉州 362000;

    泉州师范学院 数学与计算机科学学院,福建 泉州 362000;

    福建省大数据管理新技术与知识工程重点实验室,福建 泉州 362000;

    智能计算与信息处理福建省高等学校重点实验,福建 泉州 362000;

    泉州师范学院 资源与环境科学学院,福建 泉州 362000;

    湖南科技大学 资源环境与安全工程学院,湖南 湘潭 411201;

    泉州师范学院 数学与计算机科学学院,福建 泉州 362000;

    福建省大数据管理新技术与知识工程重点实验室,福建 泉州 362000;

    智能计算与信息处理福建省高等学校重点实验,福建 泉州 362000;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 信息处理(信息加工);
  • 关键词

    遥感; 深度学习; 图像处理;

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