近年来，人工智能（AI）技术的爆发，使得AI从最初的科幻想象，发展成为深刻改变人类生活方式的先进技术，在许多领域得到了广泛的应用，效果惊人。
基于神经网络模型的深度学习技术，是各领域应用中占主导地位的AI技术，并处于不断地快速迭代进步中。
随着遥感技术发展的突飞猛进，遥感平台类型快速扩展，包括航天、航空、临近空间等多类型平台生产的遥感影像数据量急剧增加，遥感数据越来越具备了包括大容量、高效率、多类型、难辨识、高价值等大数据特征遥感信息技术正逐渐进入一个以数据模型驱动、大数据智能分析为特征的遥感大数据时代。
深度学习技术是遥感大数据处理分析的利器，遥感图像处理和分析是计算机视觉算法的重要应用场景之一。近年来，已经有大量的研究和应用尝试将计算机视觉领域的神经网络模型，通过迁移学习和模型改进等技术引入遥感图像处理领域，充分利用遥感数据波段数量多的优势，应用效果显著优于传统算法，其端到端的模型，即输入影像数据得到输出结果，屏蔽了大量的人工干预和主观经验影响，在精度、效率和自动化程度上都取得了很大的进步和优势。
深度学习技术在遥感中的应用场景主要包括图像场景分类、目标检测、语义分割、实例分割、变化检测、超分辨率等。
基于深度学习的遥感影像场景分类
场景分类主要是采用深度学习模型（卷积神经网络为主），自动、分层次学习输入图像的特征，整体预测遥感图像所属的场景类别。如图所示，将遥感图像输入深度学习图像分类模型，自动预测出其所属的类别是农业场景和海滩场景，在海量遥感数据分析中，其自动化程度和效率优势突出。
基于深度学习的遥感影像目标检测
目标检测是计算机视觉研究领域的一个重要分支，其过程是将数字图像中的各类物体作为目标对象，通过检测算法精确找到对象所在位置，并标注出物体的类别。基于深度学习的目标检测算法，实现了端到端的目标检测，如图所示，将遥感图像直接输入模型，即可直接输出检测目标尾矿库类别和位置，实现了遥感影像中地物目标的智能化快速识别。
基于深度学习的遥感影像地物分类
语义分割是像素级的分类任务，即预测出输入图像每个像元所属的类别，如图所示，直接将遥感图像输入基于深度学习语义分割模型，即可输出各类地物的分类结果，实现遥感影像中全要素地物的端到端智能化分类。
基于深度学习的遥感影像实例分割
实例分割是在目标检测基础上进一步提升，实现像素级别的目标定位，也可以定义为同时实现目标检测和语义分割任务的技术，如图所示，将遥感图像输入深度学习实例分割模型，输出每个建筑物的精确范围结果，实现地物智能化类别识别和像素级定位。
基于深度学习的遥感影像变化检测
变化检测是指输入行列数和地理位置完全一致的同一区域不同时间的两张遥感影像，输出二值图像，其中值为1的像素表示发生了变化，值为0的像素表示没有发生变化。如图所示，将两幅不同时相的遥感影像输入深度学习变化检测模型，输出影像范围内发生变化的区域。
基于深度学习的遥感影像目标检测
图像超分辨率是指由一幅低分辨率图像或图像序列恢复出高分辨率图像，如图所示为Sentinel-2影像，将20m和60m空间分辨率影像输入深度学习超分辨率模型进行超分辨率重建处理，输出空间分辨率提高到10m的遥感影像。
随着AI技术的不断进步以及在遥感领域应用的不断加深，遥感AI在智慧农业、生态环境、减灾防灾、城市规划等诸多领域展现出巨大潜力。当前大模型技术的迅速崛起以及遥感大数据背景下遥感数据量的爆发式增长，遥感AI大模型是未来的发展趋势，为智能高效解决现实问题提供了新的可能性。
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编辑：马静 审核：张敏
中国冶金地质总局矿产资源研究院
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