“传统”遥感遇上人工智能 未来遥感产业应用方向分析
通讯YeYuJuan2021/7/13
经过几十年的发展，目前遥感技术已广泛应用于资源环境、水文、气象、地质地理等领域，成为一门实用的、先进的空间探测技术。其工作原理是利用遥感器从空中来探测地面物体性质，它根据不同物体对波谱产生不同响应的原理，识别地面上各类地物，具有遥远感知事物的能力。也就是利用地面上空的飞机、飞船、卫星等飞行物上的遥感器收集地面数据资料，并从中获取信息，经记录、传送、分析和判读来识别地物。
其特点如下：可获取大范围数据资料。遥感用航摄飞机飞行高度为10km左右，陆地卫星的卫星轨道高度达910km左右，从而可及时获取大范围的信息。获取信息的速度快、周期短。由于卫星围绕地球运转，从而能及时获取所经地区的各种自然现象的最新资料，以便更新原有资料或根据新旧资料变化进行动态监测，这是人工实地测量和航空摄影测量无法比拟的。
遥感作为一种特殊的图像，早在2013年国内外学者就开始利用深度学习方法进行智能遥感解译的研究，涵盖目标与场景检索、目标检测、地物分类、变化检测、三维重建等多个应用场景，并取得了诸多研究成果。卫星遥感技术体现了国家科技和综合实力的水平，卫星遥感技术依托于卫星技术的发射和运用，目前主要集中在美国、欧洲、中国、日本、俄罗斯等经济发展大国，新兴经济体国家也在不断加强这方面的发展
新兴商业遥感公司持续筹集资金、研发卫星和部署轨道资产，对卫星图像情报产品的投资增长，使得新的竞争者和新的合作关系出现，未来遥感业务收入有望出现大幅增长。
随着人工智能的深入发展及其与各行业的深度融合，跨领域、全格局正在成为新趋势。遥感是与人工智能紧密关联的领域，应用人工智能技术实现遥感影像的自动解译意义重大。智能遥感解译技术可广泛应用于国土资源与环境监测、农作物监测与估产、森林碳汇估算等许多领域。
从未来产业应用方向来看，人工智能特别是深度学习方法已经在遥感目标与场景识别、信息提取、地物分类、变化检测、三维重建等方面取得重要进展，但还没有达到实用的水平。要进一步解决人工智能方法在遥感自动解译方面存在的问题，需要继续扩大样本数据库，并增加多样性和区域性的样本;另一方面需要设计遥感专用的深度学习神经网络，将光谱信息和地学知识融入到网络中，使之能够有效解决自然地理要素地物分类等难题。这无疑都需要依托于我国人工智能安全自主的核心技术和基础设施的发展，助力智能遥感解译研究等科研创新突破，实现产业生态繁荣。
卫星遥感行业研究报告主要分析了卫星遥感行业的市场规模、卫星遥感市场供需求状况、卫星遥感市场竞争状况和卫星遥感主要企业经营情况、卫星遥感市场主要企业的市场占有率，同时对卫星遥感行业的未来发展做出科学的预测。卫星遥感行业研究报告可以帮助投资者合理分析行业的市场现状，为投资者进行投资作出行业前景预判，挖掘投资价值，同时提出行业投资策略、生产策略、营销策略等方面的建议。
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