Învățare profundă pentru segmentarea imaginilor de teledetecție

Învățarea profundă pentru segmentarea imaginilor de teledetecție aplică rețele neuronale convoluționale și arhitecturi encoder-decoder pentru a clasifica și delimita automat obiecte în imagini satelitare sau aeriene la nivel de pixel. Revizuită sistematic de Zhu et al. (2017) în IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine, această paradigmă a unificat abordări anterior fragmentate — clasificarea scenelor, detecția obiectelor și segmentarea semantică — sub un singur cadru de caracteristici învățate, capabil să exploateze bogăția spațială, spectrală și temporală a datelor de teledetecție.