基于深度学习的光学遥感

基于深度学习的光学遥感是一种利用深度神经网络技术来处理和分析遥感图像的方法。光学遥感主要依赖卫星、飞机或无人机等平台获取的地面和大气的可见光、近红外和短波红外等电磁波数据。深度学习的引入能够显著提升遥感数据的解析能力，包括以下几个方面：

1. 特征提取：深度学习模型如卷积神经网络（CNN）能自动从原始遥感图像中学习和提取高级特征，如纹理、形状和结构，而无需手动设计特征。

2. 目标识别与分类：通过训练，深度学习可以帮助识别和分类地表物体，如城市建筑、农田、森林、水体等，这对于土地利用规划、环境监测和灾害响应至关重要。

3. 语义分割：深度学习技术能够实现像素级的分类，精确划分出图像中的各个对象，如道路、建筑物轮廓等。

4. 地图生成：结合地理信息系统（GIS）和深度学习，可以生成高精度的数字高程模型（DEM）、正射影像图（DOM）等。

5. 追踪和变化检测：通过比较不同时期的遥感图像，深度学习可以检测和量化地形变化、植被生长情况以及自然灾害的影响。

相关问题：
1. 深度学习在遥感中的应用有哪些具体例子？
2. 如何使用深度学习解决遥感数据中的噪声问题？
3. 基于深度学习的光学遥感技术相比传统方法有什么优势？