智能遥感研究现状与展望

发布时间：2022-08-04 11:55

　　对智能遥感这一新兴领域的研究进行了综合评述,并对未来智能遥感的发展进行了展望。首先分析了遥感任务规划的现状和面临的挑战,归纳了智能遥感任务规划方法;其次,分析了观测卫星图像处理流程,归纳了智能遥感图像数据处理方法;最后,对智能遥感技术未来的发展做出了展望。综述表明,人工智能技术具备自主学习和推理能力,是解决当前遥感技术存在的实时性差和数据利用率低下等问题的重要潜在技术手段,可以与遥感任务规划和遥感图像处理两个层面结合,开展进一步深入研究。 

【文章页数】：9 页

【文章目录】：
1 引言
2 遥感任务智能规划研究现状
    2.1 遥感任务规划面临挑战与现状
    2.2 智能遥感任务规划方法
        2.2.1 启发式搜索算法
        2.2.2 专家系统
        2.2.3 基于Agent的规划调度方法
        2.2.4 神经网络的方法
        2.2.5 遗传算法、模拟退火法和禁忌算法
3 智能遥感数据分类研究现状
    3.1 观测卫星图像数据处理流程
    3.2 智能遥感图像数据处理方法
        3.2.1 决策树方法
        3.2.2 神经网络方法
        3.2.3 深度学习方法
4 结束语


【参考文献】：
期刊论文
[1]深度学习:本质与理念[J]. 郭元祥.  新教师. 2017(07)
[2]基于BP神经网络的星上任务可调度性预测方法[J]. 邢立宁,王原,何永明,何磊.  中国管理科学. 2015(S1)
[3]基于SOA的遥感卫星任务规划框架设计[J]. 谷宏志.  无线电工程. 2014(12)
[4]人工智能技术在遥感图像分类中的应用[J]. 翁代云,杨莉.  计算机仿真. 2012(06)
[5]基于CLIPS的卫星任务规划专家系统设计[J]. 杜莹,陈浩,李军,唐宇,陈宏盛.  计算机工程与科学. 2009(12)
[6]生产调度研究综述[J]. 余建军,张定超,周铭新.  中国制造业信息化. 2009(17)
[7]专家系统综述[J]. 毕学工,杭迎秋,李昕,周进东,黄治成.  软件导刊. 2008(12)
[8]卫星对地观测任务规划问题简明综述[J]. 王沛,谭跃进.  计算机应用研究. 2008(10)
[9]人工智能在卫星任务规划中的应用[J]. 朱战霞,杨博,袁建平.  飞行力学. 2008(01)
[10]基于决策树分类技术的遥感影像分类方法研究[J]. 申文明,王文杰,罗海江,张峰,刘小曼,熊文成.  遥感技术与应用. 2007(03)

博士论文
[1]基于强化学习的卫星规模化在线调度方法研究[D]. 王海蛟.中国科学院大学(中国科学院国家空间科学中心) 2018
[2]深度卷积神经网络在遥感影像分类的应用研究[D]. 王海军.中国地质大学(北京) 2018
[3]基于MAS的分布式成像卫星系统任务规划与控制问题研究[D]. 张正强.国防科学技术大学 2006
[4]面向区域目标的成像侦察卫星调度问题研究[D]. 阮启明.国防科学技术大学 2006
[5]成像侦察卫星调度问题研究[D]. 贺仁杰.国防科学技术大学 2004

硕士论文
[1]对地观测卫星自主任务规划技术研究[D]. 薛志家.南京航空航天大学 2015
[2]基于启发式算法的成像卫星星地联合调度问题研究[D]. 孙凯.国防科学技术大学 2008
[3]多卫星综合任务规划关键技术研究[D]. 刘晓娣.国防科学技术大学 2007
[4]成像卫星综合任务规划专家决策支持技术研究[D]. 高恒振.国防科学技术大学 2006
[5]成像卫星任务规划调度机制与辅助决策技术研究[D]. 陈慧中.国防科学技术大学 2005



本文编号：3669494