Deep Learning for Remote Sensing Image Segmentation

Deep Learning for Remote Sensing Image Segmentation áp dụng mạng nơ-ron tích chập và các kiến trúc mã hóa-để-giải mã để tự động phân loại và phân định đối tượng trong ảnh vệ tinh hoặc ảnh hàng không ở cấp độ pixel. Được tổng quan một cách hệ thống bởi Zhu và cộng sự (2017) trên tạp chí IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine, phương pháp luận này đã hợp nhất các cách tiếp cận trước đây bị phân mảnh — phân loại cảnh, phát hiện đối tượng và phân đoạn ngữ nghĩa — dưới một khuôn khổ đặc trưng học được duy nhất, có khả năng khai thác sự phong phú về không gian, phổ và thời gian của dữ liệu viễn thám.