大数据驱动的遥感参数AI反演：范式理论与工程实践

本研究论文探讨了"基于大数据的遥感参数人工智能反演范式理论形成与工程技术实现"这一主题，针对人工智能在地球物理参数反演中的应用挑战，提出了新的解决方案。作者基于自己20多年的科研积累，提炼出人工智能地球物理参数反演的一般理论和判定条件，特别是针对遥感参数，提出了针对性的反演范式和判定标准。 当前，尽管深度学习在模拟数据上的反演精度表现优异，但在实际应用中，由于物理模型的局限性和实际数据的多样性缺失，反演结果往往不尽如人意。这强调了将深度学习与物理方法和统计方法有效融合的必要性。论文指出，仅依赖物理模型进行模拟反演存在显著限制，必须结合大量的高精度多源统计观测数据来弥补，这样可以提高反演的准确性和可靠性。 作者以被动微波土壤水分和地表温度反演为例，揭示了现有物理模型在精度上的提升空间，以及模拟数据可能无法全面反映现实世界的复杂性。在这个过程中，论文提出利用量子信息传输的真实原理来指导数据采集的质量控制，这对于提高地球物理参数的反演精度至关重要。通过量子信息流的微积分思维，可以更深入地理解和评价物理模型的局限性，从而推动人工智能在高精度反演中的突破。 论文还强调了物理方法与统计方法的互补作用，物理方法作为统计方法的深化理解，而量子信息理论则提供了理解真实世界数据传输的新视角。这项研究对于解决人工智能在地球物理参数反演中的“黑箱”问题具有重要意义，旨在促进人工智能应用在该领域的物理意义、可解释性和普适性的提升，同时也为相关领域的技术研发和工程实践提供了关键的理论支持和工程实现路径。 这篇研究不仅深化了对人工智能反演范式的理解，还为解决实际应用中的难题提供了具体的策略和方法，为大数据驱动的遥感参数反演技术的发展树立了一个新的里程碑。