ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing· 2019Q1· Derleme
Uzaktan algılamada derin öğrenme uygulamaları: Bir meta-analiz ve derleme
Deep learning in remote sensing applications: A meta-analysis and review
- 2.326atıf
- Q1SCImago
- 2019yıl
Kısa özet
Bu meta-analiz ve derleme, uzaktan algılamada derin öğrenme (DL) uygulamaları üzerine 200'den fazla güncel yayını sentezleyerek, çalışma hedefleri, DL modelleri, uzamsal çözünürlükler ve sınıflandırma doğruluğu açısından eğilimleri ortaya koymaktadır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Uzaktan algılamadaki 200'den fazla güncel derin öğrenme (DL) yayını analiz edildi.
- Meta-analiz, çalışma hedeflerini, DL modellerini, görüntü çözünürlüklerini ve sınıflandırma doğruluğunu kapsamaktadır.
- Detaylı derleme, görüntü birleştirme, nesne tespiti, arazi örtüsü sınıflandırması ve daha fazlasında DL uygulamalarını tartışmaktadır.
- Alanın mevcut en gelişmiş yöntemlerini ve açık zorluklarını belirlemektedir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Deep learning (DL) algorithms have seen a massive rise in popularity for remote-sensing image analysis over the past few years. In this study, the major DL concepts pertinent to remote-sensing are introduced, and more than 200 publications in this field, most of which were published during the last two years, are reviewed and analyzed. Initially, a meta-analysis was conducted to analyze the status of remote sensing DL studies in terms of the study targets, DL model(s) used, image spatial resolution(s), type of study area, and level of classification accuracy achieved. Subsequently, a detailed review is conducted to describe/discuss how DL has been applied for remote sensing image analysis tasks including image fusion, image registration, scene classification, object detection, land use and land cover (LULC) classification, segmentation, and object-based image analysis (OBIA). This review covers nearly every application and technology in the field of remote sensing, ranging from preprocessing to mapping. Finally, a conclusion regarding the current state-of-the art methods, a critical conclusion on open challenges, and directions for future research are presented.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2019 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Medya Teknolojisi
Media TechnologyEngineering