深度学习驱动的高分辨率遥感目标检测：突破与应用

高常鑫和桑农在《测绘通报》(2014年S0期)上发表了一篇名为“基于深度学习的高分辨率遥感影像目标检测”的论文。他们指出，随着遥感技术的发展，海量高分辨率遥感影像数据的处理成为一项挑战，传统的目标检测和识别方法往往无法有效应对。这些方法往往依赖于手动特征工程，难以捕捉数据中的复杂模式和深层次关系。 论文提出了一个分层的深度学习模型来解决这个问题。深度学习，特别是卷积神经网络(CNN)，在此领域展现了强大的能力，它能够自动从海量数据中学习和提取有效的特征表示。作者设计了一个层次结构，将目标检测过程分解为多个层次，每个层次负责学习不同层次的特征，如边缘、纹理和形状等，以形成目标的语义表征。同时，上下文约束表征也被纳入模型，考虑目标与周围环境的关系，有助于提高检测的精确度。 作者通过实验验证了这种方法的有效性，结果显示，基于深度学习的模型能够在高分辨率遥感影像中准确地检测出各种目标，包括建筑物、道路、植被等，显著优于传统方法。研究结果对于遥感数据分析、地理空间信息处理以及自然资源管理等领域具有重要意义。 关键词：目标检测、深度学习、高分辨率遥感影像、上下文信息。该研究不仅提升了遥感数据处理的效率，还为后续的遥感图像分析和智能决策提供了新的思路和技术支持。中图分类号TP751表明了这是一项与信息技术和地理信息系统相关的研究，文献标识码A则表明该研究被归类为学术质量较高的文章。文章的索引号0494-0911进一步明确了期刊和年份，为读者查找和引用提供了方便。