老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于人工智能与遥感地学应用和遥感地学信息提取的方法及其特点的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享人工智能与遥感地学应用以及遥感地学信息提取的方法及其特点的问题，文章篇幅可能偏长，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！

一、遥感地学信息提取的方法和特点

1、遥感地学信息提取的方法包括光谱分析、图像分类、遥感影像解译等。

2、光谱分析通过分析地物反射、辐射等光谱特征来识别地物类型；图像分类通过将遥感影像像素分成不同类别来提取地物信息；遥感影像解译则是通过人工或自动识别影像中的地物特征。这些方法的特点是能够快速、大范围地获取地表信息，具有高分辨率和多波段特征，可用于自然资源调查、环境监测、城市规划等领域。

二、遥感技术的应用有哪些

使用遥感技术可以完成许多不同的应用，包括监测气候变化，追踪自然资源利用，帮助地理空间规划，识别自然和人工地貌特征，发现自然灾害，监测植被生长情况等。

三、遥感地学信息提取的方法及其特点

方法及其特点主要包括以下几种：

1.监督分类：监督分类是一种基于已知类别样本进行分类的方法。它利用地面真实数据对遥感影像进行训练，从而可以准确地提取影像中的类别信息。其特点是准确性高，但需要大量的地面真实数据进行训练。

2.无监督分类：无监督分类是一种基于影像自身统计特性进行分类的方法。它不需要地面真实数据作为训练样本，而是通过统计影像的像元特征以及像素之间的空间关系来进行分类。其特点是不依赖地面真实数据，但分类准确性相对较低。

3.物体识别：物体识别是一种基于目标特征进行提取的方法，可以用于提取特定地物（如建筑物、道路、植被等）的信息。它通常通过形状、颜色、纹理等特征来识别并提取目标地物的信息。其特点是可以精确提取特定地物的信息，但对于复杂场景的信息提取有一定难度。

4.变化检测：变化检测是一种通过比较不同时间点的遥感影像来检测地表的变化情况的方法。它可以用于监测自然灾害、城市扩张、土地利用变化等情况。其特点是能够及时发现地表的变化情况，但对于不同时间点影像的配准要求较高。

总的来说，遥感地学信息提取的方法各有特点，可以根据具体的应用需求和影像特点进行选择。同时，也可以结合多种方法进行信息提取，以提高准确性和全面性。

四、遥感科学与技术选科要求

遥感科学与技术选科的一些要求有：电磁场理论、电子技术应用、航空与航天摄影、数字图像处理、遥感原理与应用、近景摄影测量、摄影测量学、微波遥感、数据结构与数据库、模式识别、遥感图像解译、环境保护与规划、数学规划与测量中的应用、计算机视觉、海洋测绘、计算机网络与应用、虚拟现实技术、人工智能、信息论、地图投影与变换。

五、人工智能涉及领域包括GIS吗

从机器翻译到语音、图像识别，再到无人驾驶，人工智能(ArtificialIntelligence,AI)技术正在深入影响着我们的工作和生活。人工智能被视为与计算机、互联网相提并论的重大技术创新，已成为IT企业发展的重要目标，也是国际竞争的新焦点。聚焦GIS领域，人工智能对GIS技术的发展和应用产生了哪些巨大影响，如何驱动GIS未来发展?以下为大家分享GIS基础软件“BitCC”五大技术体系之人工智能GIS技术体系。

在AI与GIS融合的道路上，超图软件不断进行技术创新和探索，2018年推出AIGIS技术，2019年进一步构建了AIGIS技术体系：

1、GeoAI：融合AI的空间分析与处理;

2、AIforGIS：AI赋能GIS，即基于AI技术，增强和优化GIS软件功能;

3、GISforAI：GIS赋能AI，即基于GIS技术，将AI分析结果进行进一步处理分析与空间可视化展现。

基于统计学、机器学习和深度学习等人工智能基础理论与算法，面向地理空间领域问题，超图软件创新实现了一系列人工智能GIS功能，使其服务于GIS空间数据处理、分析、挖掘与综合建模。SuperMapGIS10i产品以丰富的空间统计功能为基础，主要在空间机器学习、空间深度学习两个方面深化与丰富GeoAI功能，支持人工智能GIS应用。

机器学习是现阶段人工智能的研究核心，可以让计算机实现自动“学习”。机器学习领域的三类典型问题包括聚类、分类和回归，因此主要面向这三类基本问题展开空间机器学习的研究。

目前提供的空间机器学习算子包括空间热点分析、空间密度聚类、基于森林的分类与回归分析、广义线性回归分析，帮助解决商业热点区域探查、住宅小区集聚分析、动植物适生区域识别、自然灾害易发区推测、城市不同区域房价预测等自然与社会问题。为了支持空间大数据计算，还将机器学习算法与分布式计算进行有效结合，大幅度提升了空间机器学习的性能。

深度学习是机器学习技术的一个分支，可以让计算机模拟人脑的机制进行学习。由于深度学习技术在计算机视觉、图像理解方面已展现较好应用效果，因此，超图将其应用于遥感影像分析领域，可提高影像处理效率及准确性。SuperMapGIS10i新增了基于深度学习的影像数据检测、分类、提取等算法，包括目标检测、二元分类、地物分类和场景分类等，可用于影像建筑物、道路提取、土地利用分类、局部气候分区，可广泛应用于城市规划、气象建模等领域。

图3基于空间深度学习的影像建筑物提取

由于地理信息应用的多样性，当基础模型不能完全满足用户需求时，便可以用提供的流程工具来训练自己的模型。

机器学习的一般应用步骤是选择模型—训练模型—使用模型，因此相应的GeoAI功能使用需要经历从数据准备到模型应用的完整流程，如下图所示。而SuperMapGIS10i的组件、桌面、服务器产品分别都提供了支持数据准备、模型构建、模型应用的人工智能GIS工作流程工具，方便软件使用者根据自己的数据与应用场景训练和使用自有模型。

AIforGIS，即基于AI技术增强和优化GIS软件功能。比如将AI技术应用到一些GIS传统业务中，实现GIS软件功能的智能进化。

目前SuperMap主要提供四个方面的功能：AI属性采集、AI测图、AI配图和AI交互。

AI属性采集功能可以帮助用户进行视频图像等多类目标的AI识别，例如高效采集违章停车、小广告、井盖等数据;AI测图功能提供更低成本、更为便捷的室内测图服务;AI配图功能为用户免去手工配图的繁琐流程，通过简单操作，进行风格迁移，就可以得到相对满意的地图风格;AI交互功能更是包括使用语音操控、隔空手势等丰富的交互方式，玩转GIS功能。

人工智能在不断发展的道路上，也需要不断吸收融合其他的技术，如GIS。GIS可以将更多空间可视化和空间分析能力赋予AI，将AI分析结果在GIS软件中进行进一步处理与分析。

GIS可以将空间可视化赋能AI，例如交通流量监控、城市管理部件与案件等地图可视化应用，可为决策者提供更直观的信息表达形式;GIS还可以将空间分析赋能AI，例如可进行地理围栏实时告警，车辆行驶路线追踪等，携手AI为用户提供更大价值。

未来，超图软件会持续进行AI技术与GIS技术的深度融合，增加更多的方法和工具，基于AI技术促进GIS业务的深化应用。一方面，AIGIS会持续与深度学习、机器学习等方面的研究相结合，使其逐渐走向成熟;另一方面，AIGIS也会与AutoML、AIPaaS等为代表的AI新技术不断碰撞融合。随着人工智能技术不断蓬勃发展及与GIS的结合不断深入，未来的AIGIS也将从弱人工智能走向通用人工智能。我们将Gartner2019AI光环曲线中的研究方向划分为，AIGIS初步探索涉及的内容，以及AIGIS未来探索的内容两个部分。

注：原文标题《人工智能GIS技术体系来袭》，刊登于《超图通讯》2019年12月刊，作者：超图研究院大数据与AI研发中心郑美玲卢浩

OK，关于人工智能与遥感地学应用和遥感地学信息提取的方法及其特点的内容到此结束了，这篇文章只是小编的分享，并不能代表大家观点和客观事实，仅仅给大家作为参考交流学习哦！希望对大家有所帮助。

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