为何遥感是深度学习图像处理的一个独特领域

主要观点总结

文章探讨了遥感技术对深度学习具有特殊性的原因，并列举了在该领域面临的挑战。包括地球曲率导致的定位问题、遥感图像校正的挑战、标签定义的复杂性、数据获取的限制、像素与对象的不同评估方法、处理多维度数据的难度、异构数据整合的挑战、雷达图像等特殊信息的处理、动态变化的数据处理需求以及数据保护的安全性问题等。

关键观点总结

关键观点1: 地球曲率导致的定位问题

遥感技术在弯曲的地球表面上正确定位图像是个大问题，需要考虑到参考坐标系的重要性。

关键观点2: 遥感图像校正的挑战

遥感图像不是总能从上往下垂直拍摄的，需要进行地理参考和正射校正。正射校正是为了纠正由于不是从纯垂直方向获取图像而产生的投影偏差。

关键观点3: 标签定义的复杂性

在深度学习中，标签的定义在遥感图像中并不容易，需要明确物体的定义，如房子、树等的定义都不明确。

关键观点4: 数据获取和处理的多重挑战

遥感图像的获取条件受限，数据集存在分辨率、像素尺寸和频率上的稀疏性。此外，数据处理还需要考虑多维度数据、异构数据整合、动态变化管理以及数据保护的安全性等问题。

关键观点5: 遥感技术与深度学习的结合面临的挑战

虽然遥感技术与深度学习的结合具有巨大潜力，但仍面临诸多挑战，需要未来的研究和技术进步来推动这一领域的发展。

文章预览

今天来聊聊一个老生常谈的话题 为何遥感技术对深度学习具有特殊性？ ，为什么在这个领域仍然有大量工作要做，或者说没有达到一般的CV领域的技术水平。 我们看看常见的工作种都可能面临哪些问题。 地球不是平的：参考坐标系的重要性 首先，大家都知道地球是圆的。 在遥感领域，如何在一个弯曲的地球表面上正确定位图像是个大问题。你可能会用到墨卡托投影，但如果你在南极工作，可能连东西方向都搞不清楚。 这就像是你在拼一张巨大的拼图，但每块拼图的形状都不太一样。 在准备遥感数据集时，参考坐标系非常重要。它不仅决定了图像查询的方式（比如某个缩放级别），还影响了我们如何展示结果。 遥感图像不仅仅是图片，它们还是地理空间信息的载体，图像中的坐标信息与图像本身同样重要。 图像校正的挑战：不同的获取几何 遥 ………………………………