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题名跨域遥感场景解译研究进展
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作者
郑向涛
肖欣林
陈秀妹
卢宛萱
刘小煜
卢孝强
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机构
福州大学物理与信息工程学院
中国科学院空天信息创新研究院
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出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2024年第6期1730-1746,共17页
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基金
国家自然科学基金项目(62271484)
国家杰出青年基金项目(61925112)
陕西省重点研发计划(2023-YBGY-225)。
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文摘
遥感对地观测中普遍存在多平台、多传感器和多角度的多源数据,为遥感场景解译提供协同互补信息。然而,现有的场景解译方法需要根据不同遥感场景数据训练模型,或者对测试数据标准化以适应现有模型,训练成本高、响应周期长,已无法适应多源数据协同解译的新阶段。跨域遥感场景解译将已训练的老模型迁移到新的应用场景,通过模型复用以适应不同场景变化,利用已有领域的知识来解决未知领域问题。本文以跨域遥感场景解译为主线,综合分析国内外文献,结合场景识别和目标识别两个典型任务,论述国内外研究现状、前沿热点和未来趋势,梳理总结跨域遥感场景解译的常用数据集和统一的实验设置。本文实验数据集及检测结果的公开链接为:https://github.com/XiangtaoZheng/CDRSSI。
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关键词
跨域遥感场景解译
分布外泛化
模型泛化
多样性数据集
迁移学习
自适应算法
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Keywords
cross-domain remote sensing scene interpretation
out-of-distribution generalization
model generalization
diverse dataset
migration learning
adaptive algorithm
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分类号
TP753
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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