# Q2 B Y' D& l 01 什么是遥感数据4 `6 m' [1 G5 _" q! L8 s
遥感（remote sensing）是指非接触的，远距离的探测技术。一般指运用传感器/遥感器对物体的电磁波的辐射、反射特性的探测。
3 M8 \" {2 Q0 R; S+ n5 G- y! A9 w 作为一种重要的对地观测技术，它为我们研究和理解地球表面提供了主要的数据来源。
C2 P' n" F$ ]8 Q( E 目前遥感数据呈现出高中低分辨率、多光谱、高光谱、SAR、街景及LiDAR激光点云等多源数据共存的情况，为遥感监测及其他多领域应用提供了基本数据保障。 ! d& y9 h" }: l }
它们是如何产生的呢？ 8 T* }2 \; w+ {; g+ X1 W% U
02 遥感数据的采集方式( \3 R R7 ?/ D+ M8 _
获取遥感数据的装备主要包括遥感平台和传感器。根据遥感平台的高度，可将遥感技术划分为航天遥感、航空遥感以及地面遥感。[2]
5 }" `% }1 J: \8 f9 A r. [4 @ 1. 航天遥感
' L, T0 Q$ w$ ~( N" X 以载人飞船、太空站、人造卫星等各种太空飞行器为平台，搭载照相机、多谱段扫描仪、合成孔径雷达等传感器的遥感技术系统。
& x: z* ]9 c) a7 x! ?3 X7 B 2. 航空遥感
" g1 M, t4 b7 n 利用飞艇、飞机、气球等平台完成对地观测任务的遥感技术系统。 4 X" q3 u: w: ], r% N/ H) Q$ ?
3. 地面遥感 8 X$ `2 A5 K0 |- F6 f0 L4 D
将地物波谱仪或各种传感器安装在船、车、高塔等平台上的遥感技术系统；比如我们上一期提到的[激光雷达（LiDAR）点云数据知多少？]。
6 Z5 s. {" _$ U0 R. l 传感器方面，可利用可见光、红外线、微波等探测仪器，通过摄影扫描、信息感应、传输和处理等，来识别地面物体的性质和运动状态。
}, n( F7 V5 T5 P 03 遥感数据特点0 h0 D$ d' d6 }8 |- ^1 u
遥感数据主要有如下特点： 4 H0 H5 H/ z) H
● 感测范围大，具有综合、宏观的特点； 5 `7 J, W, D7 @# w
● 信息量大，具有手段多、技术先进的特点； . ^ i. U+ R' V3 N
● 获取信息快，更新周期短，具有动态监测的特点；
$ J/ q4 w( o- ^ ● 用途广、效益高。[3] + S+ B. \$ I! U4 ]9 ]/ _- y$ K* A
随着遥感技术的进步，获取的数据精度越来越大，达到亚米级别，人工识别已不能满足需求，智能提取技术正在快速发展。
: N6 S: [( N5 g0 H3 a 遥感和人工智能的结合，可以实现更大范围、更加丰富、更加精细的多种地表的时空要素信息，而这些信息可以给广泛的应用行业提供了赋能可能性。 " o- k2 n5 Q. I+ {7 V
DOTA数据集样本预览（图源：网络）从深度学习角度来看，遥感数据还存在以下几个问题： $ V8 I" n' Q+ c/ Y" m& ~
1. 原始高分辨率遥感图像难以获取。
1 V7 W6 \, k! H( M% y/ t7 X) m 对于光学遥感数据集来说，由于遥感图像采集过程中大气扰动、噪声、传感器抖动等因素的影响，使获取的数据存在不确定性等影响，真实的高分辨率图像难以获得。
- N% W \9 X0 y1 U! n 2. 遥感图像较自然图像，细节丢失更为严重。
; i; k& K7 c1 d 通常，光学遥感图像单个像素所代表的实际距离超过5m，导致图像中细节损失，重建困难。 - J* Z) P/ I. r7 Z" V
3. 遥感图像场景内容差异较大。 # k0 B3 t& g/ v' \
遥感拍摄往往涉及到多种地貌，因此会拍摄到多种场景内容，导致样本的多样性。因此，遥感数据集对于单个场景的贡献也被削弱。 2 c# r* U. C- b& a( R6 G
4. 遥感图像同一场景下，目标物空间大小差异较大。 3 {* h l% s4 a; T" ~2 \
在一幅遥感图像中往往包含多个目标，且这些目标物的尺寸大小都不相同，如在街道场景中车辆可能只占了几个像素，房屋占了几百个像素，在卷积的过程中，可能丢失小目标的特征，从而影响SR结果的准确性。
* ]/ f8 |$ |8 h+ f l 那目前遥感领域常见的任务类型有哪些呢？ & | G* H* p# J& n/ Z
04 基于深度学习的遥感信息提取的任务类型( E9 _& _ R2 G
1. 遥感图像的目标检测 9 u$ S* n5 u" @( |3 F, [
将深度神经网络应用于遥感图像的目标检测，增强了算法图像纹理感知能力和目标变化适应能力，在检测性能上有了较大的提升，且可用于检测复杂物体。 % G3 L# E, b# D. @1 [# o) ~( J
但该方法仍受限于图像分辨率、天气和计算能力等因素，提高其对外界环境的适应性仍是研究的难点。
7 U& `) J; d7 \- m4 x 2. 遥感地物分割
& h( P: y O9 [3 H3 t, T. h 遥感图像分割是基于地理对象进行图像分析的关键和重要步骤， 在遥感图像中，它通常被视为景观变化检测和土地利用/覆被分类的辅助手段，可通过输入卫星遥感影像，自动识别道路、河流、庄稼、 建筑物等，并且对图像中的每个像素进行标注。
' m! Z9 D- u0 k y 3. 遥感变化检测
0 i. g( V' L8 h8 @8 |2 l 变化检测是对地物或现象进行多次观测从而识别其状态变化的过程， 实时检测地表变化信息。目前，遥感变化检测技术已成功应用于环境保护、城市规划、军事侦察等领域 。 * l2 M/ e0 H a- U9 p
基于神经网络的遥感图像分割结果（图源：参考资料[2]）那遥感数据可以用来干什么？ ( }1 g" |1 b7 d
05 8 ^, I3 Y" T2 c8 b( t c6 \
遥感数据的应用方向 5 |" Q- [+ a1 O/ X( c
遥感技术广泛用于军事侦察、导弹预警、军事测绘、海洋监视、气象观测等；
% ^# w; h+ [4 r+ N7 y 在民用方面,遥感技术广泛用于地球资源普查、植被分类、土地利用规划、农作物病虫害和作物产量调查、环境污染监测、海洋研制、地震监测、城市土地/建筑规划、地形图更新等方面。 ; W+ y M) |0 _, k0 n4 h* e
06
$ d- V4 a& u; J# r, s. r ] 遥感数据集资源 6 Z+ O+ K, {6 t$ K
OpenDataLab平台已经上架了系列经典的遥感数据集，并且对DOTA V2.0数据集进行了标准化，不仅提供了丰富的数据集信息、流畅的下载速度，还统一了脚本格式，免去大家处理数据格式的麻烦，快来体验吧！
7 B/ i F5 w" W, ^. ] · DOTA V2.0 & g3 P) i* t, ^
https://opendatalab.com/91 # I$ P1 x; q4 _4 D4 p3 {/ `
· DOTA V1.5 8 }3 _8 S9 O9 C; |4 ~$ F
https://opendatalab.com/90 % \* V0 m* {8 b4 ~
· DOTA V1.0
: W" P) R& z% v v$ F' q https://opendatalab.com/89
* V! b$ v8 W' ?# p$ @ · UCAS-AOD
3 C# \$ x! d) I6 E! W: g https://opendatalab.com/102
' H6 f- J. u$ n/ h · xBD
2 y! U: B$ ~; X. ^8 A https://opendatalab.com/94 4 L/ a* Y8 @# B5 \5 s* r8 s
参考资料： 1 @$ m! I2 `, J) n, r0 i
[1]https://mp.weixin.qq.com/s/pCJsEuQ5gKTwVudMWjfTpw
% Y0 `5 L2 N6 X+ _$ R5 P# W, c% L* [ [2]刘伟权,王程,臧彧,胡倩,于尚书,赖柏锜. 基于遥感大数据的信息提取技术综述[J]. 大数据,2022,8(02):28-57. # ]1 @- K# U/ o- a: `
[3]李正,刘薇,张凯兵. 基于机器学习的遥感图像超分辨综述[J]. 计算机工程与应用,2021,57(13):8-17. 来源：OpenDataLab，作者：专注于AI 数据遥感地信考研书籍介绍：
9 T( m0 F9 e. a+ ^+ O/ i& i; `
: p4 K8 n( O; T9 f0 ^2 }3 e 点下方可免费获取地信遥感考研资料
7 a+ N9 D! q$ E- p* s) ~% K # l( d( m$ A1 W* V5 {2 v# |
3 _) E5 P, b5 v3 ^% m/ u& n2 _
0 J6 r& u: n( i l1 [5 y2 q% B7 { v
广告
" }% D( A- t6 ? ( d4 s8 k. H" a/ q3 j
^6 w M, s5 X7 Y) Q+ h 点我可免费咨询
- w! X# u7 w" ]( F# G4 f: d1 I 可获取免费资料
' g2 w5 ]/ C, ?* X
' C6 h+ M; S. F5 H
2 w7 d! l( Z& Q
& g R- H# Z" x 3 P5 E( `& j, }; u; D5 G- i
: {% L N+ b% M3 u/ m1 v
3 i2 s, `, d6 w2 n8 S2 f( N* L
9 }: t0 w2 ?4 s/ B4 P# }: |8 d) I P/ _6 M7 U7 @4 H
2 @# s& E$ t' _ | 
