在新興的“數(shù)據(jù)融合”領(lǐng)域的一個(gè)例子中，研究人員開(kāi)發(fā)了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，將光學(xué)成像和合成孔徑雷達(dá)連接到一個(gè)單一的綜合數(shù)據(jù)源中。該方法比傳統(tǒng)方法更有效地結(jié)合了各種信息。用于解釋來(lái)自遙感(例如來(lái)自衛(wèi)星或飛機(jī))的信息的大多數(shù)當(dāng)代技術(shù)都集中在單模態(tài)數(shù)據(jù)上——從單一數(shù)據(jù)收集源接收。此類解釋技術(shù)很少充分利用多種來(lái)源(或“模式”)，因此無(wú)法利用互補(bǔ)數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)結(jié)合起來(lái)，可以更全面地講述所觀察到的事物。
這方面的一個(gè)例子是衛(wèi)星光學(xué)成像——許多從事遙感數(shù)據(jù)工作的科學(xué)家都熟悉的那種被動(dòng)光束掃描——很少與合成孔徑雷達(dá)或 SAR 配對(duì)。SAR 是一種雷達(dá)，它產(chǎn)生自己的能量，然后記錄與地球相互作用后反射回來(lái)的能量。雖然光學(xué)圖像類似于解釋照片，但 SAR 數(shù)據(jù)需要不同的思維方式，因?yàn)樾盘?hào)對(duì)表面特征有反應(yīng)。
至關(guān)重要的是，與光學(xué)成像不同，SAR 不會(huì)被具有挑戰(zhàn)性的照明條件或云霧所打敗。然而，它受到大量數(shù)據(jù)“噪聲”和低紋理細(xì)節(jié)的影響，這意味著即使是訓(xùn)練有素的專家有時(shí)也難以解釋輸出。
因此，在過(guò)去十年左右的時(shí)間里，開(kāi)始開(kāi)發(fā)利用人工智能將光學(xué)成像和 SAR 等多種數(shù)據(jù)收集模式結(jié)合為單一綜合源的努力。這種將來(lái)自不同模式或類型傳感器的數(shù)據(jù)融合在一起通常稱為“數(shù)據(jù)融合”。
這一新興的創(chuàng)新領(lǐng)域有望徹底改變利用遙感的領(lǐng)域——如土地使用監(jiān)測(cè)、污染預(yù)防和情報(bào)——通過(guò)將各種信息集比傳統(tǒng)方法更快、更全面、更有能力地整合到一個(gè)單一來(lái)源中.
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