遥感结合深度学习还有哪些创新点
会举一些预印本的案例（未发表），速度学习，手慢无
「Transformer 在遥感影像中的应用」：
arXiv：2310.13876
Transformer（如 ViT 和 Swin Transformer）在处理大规模高分辨率遥感影像时，能够有效捕捉全局依赖关系，这对于地形分类、目标检测和变化检测等任务具有潜力。 Transformer在大规模数据集上，效果应当比CNN好
「Attention 与 CNN 的结合」：
Attention 机制能动态关注遥感图像中的关键信息，如云层遮挡区域或高反射率区域。CNN 加 Attention 模型可以结合多源遥感数据（例如 SAR、光学图像）提高分类和检测精度。可以研究将基于视觉的注意力机制与地物分类的具体需求相结合，适应不同分辨率和光照条件的图像。
「自适应网络解决复杂场景」：
2108.12611 (arxiv.org)
自适应网络和 GAN 的结合可以用来解决夜晚、低光照或恶劣天气条件下的遥感影像复原任务。例如，GAN 可以降低光照对影像的影响，生成增强的影像，帮助在极端条件下获得清晰的数据。对不同条件下的遥感图像进行自适应处理，可提升数据的稳定性和可靠性。
「传统图像处理与 CNN 的结合」：
引入 DCT（离散余弦变换）等传统图像处理方法，能够增强遥感图像的纹理特征。通过在 CNN 中添加可微滤波器，实现自动调节和增强图像质量的能力。DCT 还可以有效压缩数据量，帮助在处理高分辨率图像时提高计算效率。
「NLP 模块迁移到 CV 中」：
借鉴 NLP 领域的成功经验，如 BERT 中的双向自注意力机制，可以用于遥感影像的区域分割、变化检测等任务。多头注意力机制和 Transformer 的结构可以帮助捕捉不同空间尺度上的地物特征，特别是当图像具有复杂的时间序列信息时。
「区域细化特征的子网络」：
针对遥感影像中具有高空间异质性的数据，设计专门的区域细化特征子网络，能够对不同尺度下的局部细节进行增强。将局部特征提取与全局特征结合，有助于提高遥感影像分类的精度，特别是在植被覆盖、土地利用变化等细节敏感的任务中。
这些方向将能够充分发挥 Transformer 和 Attention 的优势，同时结合传统图像处理和新思想，在地学遥感任务具有创新性。
在遥感地学领域，技术的不断发展为我们带来了前所未有的机遇。通过将 Transformer、CNN、Attention 机制等前沿技术与传统图像处理方法有机结合，我们可以在复杂多变的场景下实现更高效、更精准的遥感影像分析与处理。特别是跨领域的创新探索，如将 NLP 模块迁移到 CV 任务中，不仅拓展了模型的应用边界，也为未来遥感任务的智能化和自动化提供了强大的动力。
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