遥感与人工智能的交叉创新专题简介

作     者：李军 孙显 于瀚雯 徐丰 Jón Atli BENEDIKTSSON 

作者机构：中国地质大学(武汉)计算机学院武汉430074 中国科学院空天信息创新研究院北京100190 电子科技大学资源与环境学院成都611730 复旦大学电磁波信息科学教育部重点实验室上海200433 Electrical and Computer EngineeringUniversity of IcelandReykjavik 107Iceland 

出 版 物：《中国科学：信息科学》 (Scientia Sinica(Informationis))

年 卷 期：2023年第53卷第5期

页      面：1026-1026页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 08[工学] 09[农学] 083002[工学-环境工程] 0830[工学-环境科学与工程（可授工学、理学、农学学位）] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0804[工学-仪器科学与技术] 0903[农学-农业资源与环境] 0816[工学-测绘科学与技术] 081602[工学-摄影测量与遥感] 0835[工学-软件工程] 081102[工学-检测技术与自动化装置] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主　　题：人工智能 深度学习 分层分类 多模态 交叉创新 遥感领域 遥感图像解译 

摘      要：近年来,人工智能在遥感领域发挥着越来越重要的作用,深度学习得到了遥感领域研究者们越来越多的关注,并取得了一系列重要突破.为了促进这一领域的研究, SCIENCE CHINA Information Sciences在2023年66卷第4期出版了“Special Topic:Artificial Intelligence Innovation in Remote Sensing(遥感与人工智能的交叉创新专题),介绍了相关研究进展.Sun等在综述“From single-to multi-modal remote sensing imagery interpretation:a survey and taxonomy中对多模态遥感图像解译进行了全面系统的综述,建立了一套多模态解译的分层分类方法,阐述了相关的问题挑战、技术路线、主流方法和典型应用,并探讨了未来研究方向.