遥感领域Transformer革命：60+深度学习方法综述

《Transformers遥感处理：60+种方法综述》一文探讨了近年来深度学习在遥感图像分析领域的广泛应用，特别是在将自然语言处理中的Transformer架构引入计算机视觉领域的趋势。自注意力机制作为卷积算子的一种替代，被证明能够有效地捕捉遥感图像中的长程依赖关系，这对于理解复杂地理特征至关重要。 过去十年，基于深度学习的算法已经在遥感图像处理中扮演了核心角色，尤其是在分类、目标检测、语义分割等任务上取得了显著进步。随着Transformer模型的引入，其强大的序列建模能力使得它在处理遥感数据时展现出独特的优势。这些模型不再受限于局部感受野，而是能够全局地理解和分析图像中的模式，这对于解析遥感图像中的空间关系、纹理信息以及变化检测等方面具有显著提升。 文章详细梳理了超过60种基于Transformer的遥感方法，涵盖了非常高的分辨率遥感（Very High Resolution Remote Sensing, VHR）、多光谱数据处理、多源遥感融合、时空序列分析等多个子领域。这些方法包括但不限于： 1. 多模态融合：通过结合光学、雷达和其他类型的数据，Transformer模型能够整合多种遥感信息，提高对地表特征的识别精度。 2. 遥感图像分类：利用Transformer的自注意力机制，模型能够学习到图像中的复杂特征组合，实现高准确度的类别预测。 3. 目标检测：Transformer在物体检测任务中展现出优势，能有效定位和识别遥感图像中的目标对象。 4. 语义分割：通过像素级别的注意力机制，Transformer在土地利用、城市规划等领域进行精确的区域划分。 5. 变化检测：通过比较不同时间尺度的遥感图像，Transformer能够检测出地形变化、植被生长等动态过程。 6. 时空序列分析：Transformer能够处理连续的遥感数据，用于气候变化研究、灾害预警等。 值得注意的是，尽管已有许多计算机视觉领域的Transformer应用综述，但该篇文章是首个针对遥感领域Transformer技术的系统性总结，填补了该领域的空白。作者们旨在为遥感社区提供一个全面的参考框架，以推动未来Transformer技术在遥感分析中的进一步发展和创新。 《Transformers遥感处理：60+种方法》为研究人员和从业者提供了一个深入理解Transformer在遥感图像分析中潜力的窗口，展示了其在解决遥感领域复杂问题时的优越性能和广泛适用性。随着技术的不断迭代和拓展，我们可以期待Transformer在未来遥感科学中发挥更大的作用。