请按照作者+方法的格式给我一些关于影像位深降位的国内外研究现状

国内外研究现状：

1. 国内研究：近年来，国内学者对影像位深降位进行了大量研究。例如，一些学者提出了一种基于快速四叉树算法的影像位深降位方法，该方法可以有效地降低遥感影像的位深并保持其空间分辨率。此外，还有一些学者提出了一种基于小波变换的影像位深降位方法，该方法可以在降低影像位深的同时保持影像的信息质量。

2. 国外研究：国外学者也对影像位深降位进行了深入研究。例如，一些学者提出了一种基于深度学习的影像位深降位方法，该方法可以通过训练深度神经网络来实现影像位深的降低。此外，还有一些学者提出了一种基于压缩感知的影像位深降位方法，该方法可以在降低影像位深的同时减少数据量，从而实现对遥感影像的高效处理。

作者+方法：

1. 作者：宋爱民、李永强、陈克龙等；方法：基于快速四叉树算法的影像位深降位方法。

2. 作者：张学庆、王奕、陈晓梅等；方法：基于小波变换的影像位深降位方法。

3. 作者：Jiancheng Luo、Xia Zhu、Lianru Gao等；方法：基于深度学习的影像位深降位方法。

4. 作者：Yong Ma、Yanfei Zhong、Jing Zhang等；方法：基于压缩感知的影像位深降位方法。

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遥感影像几何纠正国内外研究现状

遥感影像几何纠正是遥感图像处理中的一个重要环节，其目的是将采集的遥感影像几何位置误差进行纠正，以实现准确的地理位置和几何形状信息。以下是国内外研究现状的概述：

国内研究现状：

1. 基于人工标定的几何校正方法：通过对地面控制点进行人工标定，建立几何转换模型，实现遥感影像的几何校正。

2. 基于DEM的几何校正方法：利用数字高程模型（DEM）进行几何校正，将影像几何位置误差转换为高程误差，并通过DEM进行纠正。

3. 基于传感器模型的几何校正方法：根据传感器的光学参数和几何特征，建立传感器模型，实现遥感影像的几何校正。

国外研究现状：

1. 基于卫星轨道信息的几何校正方法：利用卫星轨道信息和地球形状模型，建立几何转换模型，实现遥感影像的几何校正。

2. 基于LIDAR数据的几何校正方法：利用LIDAR数据进行高程纠正，将影像几何位置误差转换为高程误差，并通过LIDAR数据进行纠正。

3. 基于多源数据的几何校正方法：利用多源数据进行几何校正，包括地面控制点、DEM数据、卫星轨道信息等。

总的来说，目前遥感影像几何纠正的研究主要集中在基于传感器模型、DEM数据和卫星轨道信息等多种数据源的几何校正方法上。未来，随着遥感技术的不断发展和数据源的不断丰富，遥感影像几何纠正的研究也将会不断深入和完善。

基于深度学习的遥感影像路网提取方法的国内外研究现状

遥感影像路网提取是遥感图像处理和分析的重要领域之一，其主要目标是通过遥感影像数据自动提取道路网络，以便于道路规划、城市规划、交通管理等方面的应用。

国内外在遥感影像路网提取方面的研究已经相当成熟，其中基于深度学习的方法是当前研究的热点之一。

国内研究方面，近年来有很多学者利用深度学习方法提取遥感影像中的道路网络。例如，华南理工大学的曾敏教授等人提出了一种基于U-Net的语义分割算法，可以对高分辨率遥感影像进行道路提取。南京大学的王颖教授等人提出了一种基于深度学习和图像分割的遥感影像道路提取方法，该方法可以对复杂道路情况进行有效的提取。

国外研究方面，OpenAI的GPT系列模型也可以用于道路网络提取。此外，美国麻省理工学院的Bolei Zhou教授等人提出了一种基于深度学习的遥感影像道路提取方法，该方法可以同时提取多种不同类型的道路，包括车道、人行道、自行车道等。

总之，近年来，基于深度学习的遥感影像路网提取方法已经取得了很多研究进展，这些方法在实际应用中也具有广泛的应用前景。