基于人工智能的变化检测

基于人工智能的变化检测 Application of Artificial Intelligence in Change Detection

页面：14,作者/机构:JETIR

简介:这份报告深入探讨了人工智能 (AI) 在变化检测中的应用，特别是在遥感和土地变化监测领域。报告首先介绍了变化检测的背景，以及传统方法的局限性。然后，详细介绍了基于AI的变化检测的流程、主要模型结构以及实际应用案例。报告还分析了该技术的优势，例如提高准确性、自动化能力、客观性和处理复杂变化的能力。

报告重点

人工智能，特别是深度学习技术，正在彻底改变变化检测领域，能够从遥感数据中自动学习复杂的模式，并以更高的准确性和效率识别地球表面的变化。
基于AI的变化检测框架主要分为单流和双流两种类型，以及直接分类、孪生和迁移学习三种主要结构，每种结构都有其优点和适用场景。
基于AI的土地变化检测在城市扩张监测、森林砍伐监测、灾害监测和资源管理等多个领域展现出巨大潜力。
报告提供了一份关于人工智能应用于变化检测的调研结果，揭示了公众对该技术的看法、期望以及潜在的伦理问题。
未来研究方向包括建立公开数据集、融合异构数据、开发高效的大数据处理和分析方法，以及探索无监督和半监督学习，以推动该技术持续发展。

参考图示

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