一看就懂的遥感数据科普，附5个数据集下载资源 - 海洋遥感数据处理

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01 什么是遥感数据

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遥感（remote sensing）是指非接触的，远距离的探测技术。一般指运用传感器/遥感器对物体的电磁波的辐射、反射特性的探测。

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作为一种重要的对地观测技术，它为我们研究和理解地球表面提供了主要的数据来源。

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目前遥感数据呈现出高中低分辨率、多光谱、高光谱、SAR、街景及LiDAR激光点云等多源数据共存的情况，为遥感监测及其他多领域应用提供了基本数据保障。

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它们是如何产生的呢？

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02 遥感数据的采集方式

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获取遥感数据的装备主要包括遥感平台和传感器。根据遥感平台的高度，可将遥感技术划分为航天遥感、航空遥感以及地面遥感。[2]

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1. 航天遥感

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以载人飞船、太空站、人造卫星等各种太空飞行器为平台，搭载照相机、多谱段扫描仪、合成孔径雷达等传感器的遥感技术系统。

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2. 航空遥感

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利用飞艇、飞机、气球等平台完成对地观测任务的遥感技术系统。

3. 地面遥感

将地物波谱仪或各种传感器安装在船、车、高塔等平台上的遥感技术系统；比如我们上一期提到的[激光雷达（LiDAR）点云数据知多少？]。

传感器方面，可利用可见光、红外线、微波等探测仪器，通过摄影扫描、信息感应、传输和处理等，来识别地面物体的性质和运动状态。

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03 遥感数据特点

遥感数据主要有如下特点：

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● 感测范围大，具有综合、宏观的特点；

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● 信息量大，具有手段多、技术先进的特点；

● 获取信息快，更新周期短，具有动态监测的特点；

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● 用途广、效益高。[3]

随着遥感技术的进步，获取的数据精度越来越大，达到亚米级别，人工识别已不能满足需求，智能提取技术正在快速发展。

遥感和人工智能的结合，可以实现更大范围、更加丰富、更加精细的多种地表的时空要素信息，而这些信息可以给广泛的应用行业提供了赋能可能性。

DOTA数据集样本预览（图源：网络）

从深度学习角度来看，遥感数据还存在以下几个问题：

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1. 原始高分辨率遥感图像难以获取。

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对于光学遥感数据集来说，由于遥感图像采集过程中大气扰动、噪声、传感器抖动等因素的影响，使获取的数据存在不确定性等影响，真实的高分辨率图像难以获得。

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2. 遥感图像较自然图像，细节丢失更为严重。

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通常，光学遥感图像单个像素所代表的实际距离超过5m，导致图像中细节损失，重建困难。

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3. 遥感图像场景内容差异较大。

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遥感拍摄往往涉及到多种地貌，因此会拍摄到多种场景内容，导致样本的多样性。因此，遥感数据集对于单个场景的贡献也被削弱。

4. 遥感图像同一场景下，目标物空间大小差异较大。

在一幅遥感图像中往往包含多个目标，且这些目标物的尺寸大小都不相同，如在街道场景中车辆可能只占了几个像素，房屋占了几百个像素，在卷积的过程中，可能丢失小目标的特征，从而影响SR结果的准确性。

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那目前遥感领域常见的任务类型有哪些呢？

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04 基于深度学习的遥感信息提取的任务类型

1. 遥感图像的目标检测

将深度神经网络应用于遥感图像的目标检测，增强了算法图像纹理感知能力和目标变化适应能力，在检测性能上有了较大的提升，且可用于检测复杂物体。

但该方法仍受限于图像分辨率、天气和计算能力等因素，提高其对外界环境的适应性仍是研究的难点。

2. 遥感地物分割

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遥感图像分割是基于地理对象进行图像分析的关键和重要步骤， 在遥感图像中，它通常被视为景观变化检测和土地利用/覆被分类的辅助手段，可通过输入卫星遥感影像，自动识别道路、河流、庄稼、 建筑物等，并且对图像中的每个像素进行标注。

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3. 遥感变化检测

变化检测是对地物或现象进行多次观测从而识别其状态变化的过程， 实时检测地表变化信息。目前，遥感变化检测技术已成功应用于环境保护、城市规划、军事侦察等领域 。

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基于神经网络的遥感图像分割结果（图源：参考资料[2]）

那遥感数据可以用来干什么？

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遥感数据的应用方向

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遥感技术广泛用于军事侦察、导弹预警、军事测绘、海洋监视、气象观测等；

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在民用方面,遥感技术广泛用于地球资源普查、植被分类、土地利用规划、农作物病虫害和作物产量调查、环境污染监测、海洋研制、地震监测、城市土地/建筑规划、地形图更新等方面。

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遥感数据集资源

OpenDataLab平台已经上架了系列经典的遥感数据集，并且对DOTA V2.0数据集进行了标准化，不仅提供了丰富的数据集信息、流畅的下载速度，还统一了脚本格式，免去大家处理数据格式的麻烦，快来体验吧！

· DOTA V2.0

https://opendatalab.com/91

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· DOTA V1.5

https://opendatalab.com/90

& L. a" u y# V2 Q2 X) A

· DOTA V1.0

https://opendatalab.com/89

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· UCAS-AOD

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https://opendatalab.com/102

· xBD

https://opendatalab.com/94

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参考资料：

/ K9 g. F" D& ]9 r

[1]https://mp.weixin.qq.com/s/pCJsEuQ5gKTwVudMWjfTpw

. O# K: n' z+ q9 F* L

[2]刘伟权,王程,臧彧,胡倩,于尚书,赖柏锜. 基于遥感大数据的信息提取技术综述[J]. 大数据,2022,8(02):28-57.

. J; r8 W6 E3 S; R4 ?- Q

[3]李正,刘薇,张凯兵. 基于机器学习的遥感图像超分辨综述[J]. 计算机工程与应用,2021,57(13):8-17.

来源：OpenDataLab，作者：专注于AI 数据

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