遥感技术与⼈⼯智能的发展和未来
遥感技术与⼈⼯智能的发展和未来
怎么修改默认浏览器国产汽车品牌遥感技术已经融⼊到各个⾏业应⽤中，已经不再是⼀项神秘的⾼科技技术。遥感技术诞⽣于20世纪60年代，经过⼏⼗年的迅速发展，成为⼀门实⽤的，先进的空间探测技术，但仍然⾯临诸多制约。未来⼗年，遥感是否可以深刻地影响社会发展，切实解决了⽣产⽣活中的问题，兼具普适性和经济价值，其关键点在于对遥感数据的解译和应⽤，⼈⼯智能技术与遥感的结合或许是⼀把打开未来遥感⾏业应⽤⼤门的⾦钥匙。
遥感与⼈⼯智能
遥感，从字⾯上来看，可以简单理解为遥远的感知，泛指⼀切⽆接触的远距离探测，传统遥感解译技术对精准快速的处理效果不理想，对精细化状态分析缺乏有效⼿段。最为掣肘的是图像解译⽅法主要依赖⼈⼯判读和半⾃动化软件解译，这使得遥感应⽤⽆法从根本上脱离其劳动密集型的“传统”。
2015年⾄今，全球已发射并处于⼯作状态的对地观测卫星数量从223颗⼤幅增长增⾄710颗，随之⽽来的是卫星遥感数据分析市场的扩⼤。据卫星咨询公司NSR预测，到2027年，全球卫星数据分析市场总额将达到181亿美元。
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多元遥感数据量的激增，遥感数据分析市场的巨⼤前景和传统遥感技术的瓶颈三者之间的沟壑急需⼀种全新的⾼效、精准、便捷的技术⼿段来填平。⼈⼯智能是计算机学科的⼀个分⽀，⼆⼗世纪七⼗年代以来与空间技术、能源技术被并称为世界三⼤尖端技术。如今，空间技术的前沿应⽤之⼀——遥感技术与⼈⼯智能技术的结合，将⼈⼯智能赋能遥感技术，贯穿海量多源异构数据从处理分析到共享应⽤的全链路，在⼤幅缩短遥感图像解译周期、提⾼解译精准度的同时催⽣新的遥感应⽤领域，促进遥感技术应⽤的变⾰，
⼈⼯智能+遥感十大水管
伴随着⼈⼯智能技术近年来的蓬勃发展和⼴泛应⽤，遥感技术对新型解译能⼒的迫切需求，越来越多的⾼科技公司和科研院校已着⼿尝试利⽤深度学习解决海量遥感影像的解译问题，并取得了⼀些阶段性进展，付诸于遥感⾏业应⽤上。
然⽽，虽然现阶段⼈⼯智能与遥感技术的结合已经取得了⼀些进展，在部分应⽤场景中利⽤深度学习技术解译遥感影像的处理精度、效率和⾃动化程度都有较为明显的提升，我们却不得不正视⽬前成果的局限性和未来发展所⾯对的巨⼤挑战。
低值易耗品包括哪些⾸先，⽬前⼤部分⼈⼯智能遥感应⽤均采取监督学习的⽅法，利⽤此类技术对海量遥感数据进⾏智能解译的基础是前置的对同样海量的特定解译对象已标注样本的训练⼯作，⽽这不仅需要⼤量的计算资
送老师什么花源和精巧的设计能⼒，更重要的是在构建模型过程中对遥感数据已标注样本的需求。⽽遥感应⽤场景极为丰富和多样，甚⾄同⼀解译对象在不同空间、时间维度下所展现出不同的特性使得数据样本的复杂性呈⼏何倍数的增长，导致⽬前不可能出现⼀个机构可以将⼤部分遥感应⽤领域中正确标注的样本集合成库，从⽽进⾏训练出有效的解译模型。
以遥感技术发展较为领先的农业遥感⾏业为例，应⽤包括作物分类识别、估产、长势分析、⽥地⼟壤墒情、病⾍害防治等⼗数个具体应⽤场景，其他暂且按下不表，单就农作物分类识别⽽⾔，地球上共有植物39万余种，其中被⼈类利⽤的栽培植物约2300种，农作物约90余种，我国常见的农作物有60多种，同⼀类别农作物在不同地区甚⾄相同地区不同地理环境下所呈现的特征各不相同，这种复杂性使得基于监督学习⽅式通过深度学习⽅法得到的遥感智能解译模型很难具备普适性和复⽤性。
其次，遥感数据来源的多元异构化，不同遥感平台如旋翼⽆⼈机、固定翼⽆⼈机、有⼈机、临近空间飞艇、低轨卫星、⾼轨卫星；不同载荷成像机理如可见光、SAR、⾼光谱；不同的空间时间光谱分辨率、精度、时效性等等都给遥感数据的⼀致性处理带来巨⼤的挑战，如何利⽤多源异构数据构建“⼀张图”式的应⽤场景，使得⼈⼯智能技术可以便捷地解决海量异构数据时空信息提取分析困难的问题将是破局遥感⾏业发展桎梏的重中之重。
最后，鉴于⼈⼯智能遥感技术发展的综合性，其发展不仅仅依赖遥感与⼈⼯智能⾃⾝的技术迭代和发
展，计算机技术、存储技术、航天技术、互联⽹共享技术乃⾄数学、神经科学等与之相关联各个领域的技术与理论⾰新都会⼀定程度上影响着⼈⼯智能遥感⾏业的前⾏速度，这类似于⼀个庞⼤复杂的系统⼯程，其中任何⼀个环节既可能成为制约因素，也可能是发展助⼒。这使得⼈⼯智能+遥感技术在产⽣⼴泛的经济效益前，存在着漫长的研发周期和资本风险。
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