Deep learning in remote sensing applications: A meta-analysis and review

预处理器 计算机科学 遥感 领域(数学) 分割 土地覆盖 人工智能 深度学习 图像(数学) 图像分割 计算机视觉 地理 土地利用 数学 工程类 土木工程 纯数学
作者
Lei Ma,Yü Liu,Xueliang Zhang,Yuanxin Ye,Gaofei Yin,Brian Johnson
出处
期刊:Isprs Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 卷期号:152: 166-177 被引量:1774
标识
DOI:10.1016/j.isprsjprs.2019.04.015
摘要

Deep learning (DL) algorithms have seen a massive rise in popularity for remote-sensing image analysis over the past few years. In this study, the major DL concepts pertinent to remote-sensing are introduced, and more than 200 publications in this field, most of which were published during the last two years, are reviewed and analyzed. Initially, a meta-analysis was conducted to analyze the status of remote sensing DL studies in terms of the study targets, DL model(s) used, image spatial resolution(s), type of study area, and level of classification accuracy achieved. Subsequently, a detailed review is conducted to describe/discuss how DL has been applied for remote sensing image analysis tasks including image fusion, image registration, scene classification, object detection, land use and land cover (LULC) classification, segmentation, and object-based image analysis (OBIA). This review covers nearly every application and technology in the field of remote sensing, ranging from preprocessing to mapping. Finally, a conclusion regarding the current state-of-the art methods, a critical conclusion on open challenges, and directions for future research are presented.
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