遥感大数据时代与智能信息提取

遥感大数据时代与智能信息提取

郭丽叶

西安航天宏图信息技术有限公司 陕西省西安市 710000

摘要：20世纪60年代到80年代，是我国科学技术取得重要成果的时期。遥感信息技术就是在此阶段出现并逐渐成熟的。在当时，科学与技术联系越发密切，这在客观上造成了遥感技术发展的有利形势。在那样的条件下，遥感信息技术得到了进一步发展。随着时间的推移，完成了时代转变，步入新的时代之后遥感信息技术出现了以往不曾有的新变化，具有了新特征。毫无疑问的是，遥感信息的内涵已经发生了变化。我们不由感叹遥感大数据时代来临了。这个时代数据模型驱动成为了现实，信息提取也更加智能化高效化，具有进步性。

关键词：遥感技术；遥感大数据时代；智能信息

前言：有关于遥感信息技术研究实践从遥感技术出现到现在一直没有停止，正因为不断进行科学探索才会有了新的发现，在有利的社会条件下研究手段实现了全面更新，进一步推动了遥感科技向前发展。在最开始我们处于数字信号处理时代，紧接着进入了定量遥感时代，现在我们进入了遥感大数据时代。对遥感大数据进行正确理解可以发现时代条件支撑遥感知识库构建，智能算法的出现让工作更显智能化。我们有必要进行深入探究，以此把握遥感大数据时代本质特征，明晰遥感大数据时代来临后社会发生的深刻变化。

1 遥感大数据是遥感信息科技发展的新阶段

社会条件出现变化但没有专家学者进行相关方面的研究遥感技术不能够问世，也不会得到较好的发展，更不会广泛应用于各个领域，技术的出现具有人为性。就目前情况来看，我们已经进入了遥感大数据时代。之所以会出现这种情况是因为人们致力于此方面的研究。在最开始时，有关学者提出现代遥感技术。20世纪60年代社会条件与现如今相比有着明显的差异，研究方面受限于现实条件。就在那样一个环境下人们不断探索和掌握规律，得出了一个重要结论：现代遥感技术以数字化和多谱段成像为特征，现代遥感技术信息载体为图像。现代遥感技术出现之后社会引起了较大的轰动。人们一致认为这一文明成果具有进步性，就这样现代遥感技术取代了，、传统航空摄影测量技术。在一段时间内，现代遥感技术影响越来越深入。然而随着技术的应用逐渐发现了一些问题。现实中运用现代遥感技术以图像为依据开展工作，在进行图像获取时发现技术局限性较大，该项技术的应用具有严格的环境要求。大气地形等外在因素会在一定程度上影响到遥感成像，若遇到一些特殊情况遥感技术将会成为摆设，没有任何价值。这一问题困扰人们多年，问题最终在20世纪90年代得到了解决。20世纪90年代是一个值得被记忆的时代，当时科技条件进一步提升，现代遥感技术不断与时代特征相结合得到了丰富和发展，真正实现了与时俱进。定量遥感方法出现，其以先验知识和物理模型为基础，人们可以利用遥感地表目标参数更好的解决问题。我们将20世纪90年代称为定量遥感时代。每一个时代有着自身独特的时代特征，定量遥感时代同样也不例外。遥感信息物理量化是时代的最大成就，也是时代的突出特征。美国这一发达国家在各方面教早研究取得了成就。美国地球观测系统卫星问世引起了较大轰动。这一事件具有标志性，被记录在历史史册。从原有的定量遥感时代进入了另一时代，而这个时代最典型的特征就是定量遥感数据产品的出现。定量遥感数据产品在当时极具进步性，其较好的融合了物理学知识，能够帮助行业者更好地认知地物本质特征。

世界变化之迅速，我们再也不能以以往的眼光看问题。现如今遥感技术得到了较大的发展，在较短一段时间内产生了如此的成就。天地一体化的空间信息网络能够无间断的提供地球观测数据，而且所提供的这些数据具有准确性，为研究工作提供了重要依据。有针对性的收集产生的大量数据进行数据分析与计算能够打开新世界的大门，重新认识我们所处的世界。遥感大数据时代已然来临，我们明显能够感受到观测数据以及验证数据从爆发式增长，遥感数据分析方法将会进一步更新。前者我们说到了各个时代的特征，实际上遥感大数据时代也有明显的特征，该时代下智能信息提取成为了可能。人员正在用更为先进的方法完成高价值信息的获取，同时正在不断探索发现新的知识规律。

2 遥感大数据知识库构建和深度学习网络开发

2.1 面对对象的遥感知识库构建

新的社会条件下为遥感技术的发展提供了重要支撑。以往人们认为不可能的事情成为了现实，人们进一步突破了自身的认知局限。当前，遥感技术库构建已经从预想变为了现实。我们不必在基于统计或物理知识模型进行分析，而是采用了更为先进的方法。数据驱动模型的建立确实能为工作提供一定的帮助。在运用机器学习算法过程中人们掌握了算法的本质。机器学习算法以深度学习为代表收集与获取大量样本数据。数据获取过程中一直采用监督学习的方式，因此，可以很快的获取目标的本质特征。大量数据产生已经成为了常态，有未知数据也是非常正常的。针对这些未知数据其可以进行预测和判别，这一点至关重要。

从遥感技术出现到现在已经有了很多时月，研究者具有革命家的本质，经过多年的研究自然图像样本库成立。研究者们继续进行相关探索，样本库再度更新，功能更加强大。

面对对象的遥感知识库关注对象是单一地物或者地物组合体。我们可以从遥感知识库中获取有关于单一地物的信息，同时还可以进一步了解单一地物特征性的存在背景。知道了这些之后我们能够进一步做出研究，对应的属性类别以及位置信息被获取，能够为工作提供诸多便利。因为其具有先进性所以得到的各界的认可，建筑行业在建设过程中使用技术满足建设需要，工作开展的更加高效。在建设过程中调用了建筑物遥感知识库，行业人员可以从遥感图像中获取多个建筑物目标信息。通过分析图像成像时间、空间分辨率等信息来进一步开展工作。样本标记数据真实有效地反映了建筑物的属性，位置信息还有其他有效信息，其指引建设事业不断发展。面对对象的遥感知识库具有丰富的知识储备，能够加强对信息的认识，能够满足现实工作需求，具有重要意义。

2.2 融合遥感特征的深度学习网络开发

遥感技术在支持各领域工作的过程中得到了丰富和发展，出现了以往未曾有的先进特点。当前，遥感研究有了新的进展。就目前情况来看，还有较大的发展空间。

提到深度学习我们会在第一时间联想到传统计算机视觉领域，深度学习确是在该领域得到了突飞猛进的发展，这是因为该领域中有关深度学习的研究已经持续有段时间，经过人员的不懈探索终有了良好的结果。目前有着在遥感领域中研究深度学习的需要，有必要在此方面下苦功夫与大力气。人员不是没有投入与该项工作中，然而研究工作起步较晚，当前还未形成符合遥感数据特点的专用深度学习网络模型。就目前情况来看，还需要一段时间，还需要持续深入研究。深度学习网络开发是当前最主要的工作，重要性不言而喻。专家学者要具有与时俱进的品质，投以精力与时间开发确保深度学习网络模型最终开发出来。

一切的奋斗都致力于智能信息提取。为了研发出适合遥感数据特征的深度学习网络模型要先进行理论思索，明白工作方向，分别在多波段遥感数据支持研究以及融合遥感信息特征网络模型设计上下功夫。

3 结束语

从历史上看，改革有范围和程度上的不同。遥感技术经过较长时间的发展实现了变革。这一变革并不是局部性的浅层次的改革，技术发展方向已经出现了变化。遥感大数据时代已经来临，人们发现深度学习在智能提取方面具有较大的潜能，后期人们将会进行此方面的研究，遥感信息技术将会进一步延伸发展。

参考文献：

[1]张兵. 遥感大数据时代与智能信息提取[J]. 武汉大学学报:信息科学版, 2018, 43(12):108-118.

[2]汪权方, 张梦茹, 张雨,等. 基于视觉注意机制的大范围水体信息遥感智能提取[J]. 计算机应用, 2019.