卫星遥感数据是机器学习中的一种独特模式？

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*本文为「天空观察实验室」原创内容 使用机器学习的方法和技术来处理卫星遥感数据，获取有价值的信息，一直以来是遥感信息提取的活跃前沿，特别是深度学习作为机器学习的一个研究方向爆发后，深度学习算法大大超过了传统机器学习算法对遥感数据的目标识别、分类等精度。当前有数百颗遥感卫星每天对地球表面持续观测，产生PB量级的时间序列数据，据估计这些数据有超过90%的信息并没有得到有效发掘和利用。机器学习特别是深度学习，就是为从海量数据中提取有价值的见解而产生，自然也适用于从海量的卫 星遥感数据中自动提取有价值的信息、见解和知识。 当前的机器学习方法是为其他模 态的数据而设计的，例如自然图像和语言 。 对机器学习而言卫星遥感数据独特吗？需要专门为卫星遥感数据设计新的机器学习方法吗？ 哈佛大学学 ………………………………