十种深度学习技术解决遥感小数据问题

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01 期刊信息 标题 ：Ten deep learning techniques to address small data problems with remote sensing 期刊 ：International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 02 主体内容 研究人员和工程师越来越多地将深度学习(DL)用于各种遥感(RS)任务。 然而， 来自当地观测或通过地面实况的数据对于训练DL模型通常是非常有限的 ，特别是当这些模型代表关键的社会环境问题时，例如监测极端，破坏性气候事件，生物多样性和生态系统状态的突然变化。这类案例也被称为小数据问题，在方法论上提出了重大挑战。这篇综述总结了RS领域的这些挑战，以及使用新兴的深度学习技术克服这些挑战的可能性。我们表明，小数据问题是跨学科和尺度上的共同挑战，导致模型的通用性和可移植性差。然后， 我们概述了十种有前途的深度学习技术:迁移学习、自监督学习、半监督学习、少次学 ………………………………