【摘 要】
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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
【机 构】
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泉州师范学院数学与计算机科学学院,福建省大数据管理新技术与知识工程重点实验室,智能计算与信息处理福建省高等学校重点实验,泉州师范学院资源与环境科学学院,湖南科技大学资源环境与安全工程学院
【基金项目】
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泉州市科技计划项目(2016N057);国家级和各部委项目预研基金(2016YYKJ14);福建省教育厅科研A类项目(JA13270);王宽诚德意志学术交流中心博士后奖学金(91551268)
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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.
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