数据驱动的定量遥感研究进展与挑战

杨倩倩靳才溢李同文袁强强沈焕锋张良培

武汉大学;

摘要：

定量遥感是从原始遥感观测信息中定量推算或反演出地学参量的理论与方法.传统定量遥感主要基于模型驱动,强调通过数学或物理模型完成推算和反演.随着人工智能技术的发展和普及,数据驱动的方式也逐渐受到广泛关注,其强调的是通过机器学习等方式挖掘遥感观测数据中所包含的信息,完成地学参量的定量反演.在强大计算能力的支持下,数据驱动的方法在定量遥感的多个领域都取得了可喜的成就,但其也具有弱化物理规律及因果关系的缺点.在此背景下,耦合物理规律和机器学习,发展模型和数据共同驱动的反演框架,开始成为新的研究热点.以机器学习辅助物理模型,或以物理规律约束机器学习的研究逐步展开,并初见成效.然而,仍面临着较大的挑战,联合模型的不…展开v

关键词：遥感;定量遥感;模型驱动;数据驱动;深度学习;融合

所属期刊栏目：26

资助基金：国家自然科学基金;中国科学院战略性先导科技专项

在线出版日期：2022-03-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共18页

页码：268-285