Ⅰ 谈谈人工智能技术应用于遥感解译工作会有哪些优缺点如有缺点,如何克服

尝一尝人工智能技术应用于遥感解释工作由哪些优缺点，有哪些那种要克服
现在人工智能技术也是相当的成熟了，很多技术应用都比较发达。不过也存在着许多的弊端，比如说线路或者是线路网络及时更新。。

Ⅱ 　遥感技术

地质遥感（RS:Remote Sensing）方法始于20世纪40年代，当时主要是利用大、中比例尺的航空图片进行目视解译。后来这些方法又应用到星载遥感图像中，如应用到可见光、热红外光和雷达图像中等。

70年代以来，陆地卫星遥感技术的工作波段从可见光－近红外光扩大到可见光－近红外光与热红外光，传感器ETM和ETM+TM增加了P波段（520～900nm），提高了空间分辨能力（从15m到10m再到5m）。

进入80年代，地质遥感方法出现了质的飞跃，主要表现在能够：①以数字记录方式获取空间信息；②利用计算机处理地表图像和③利用地理信息系统将多元数据结合分析，如对遥感、地球物理、地球化学和地质数据进行分析。新一代的工程遥感以数字形式记录，可获取机载或星载遥感电磁波谱中不同波段的信息，分低（1000m）、中（600～30m）、高（10～2m）3种分辨率。被动遥感可获取频段很宽的回波信号；主动遥感尤其是雷达遥感可获取或记录不同极化状态的数据。

20世纪90年代遥感技术研究有2个前沿方向：一是成像光谱遥感技术；二是成像雷达遥感技术，而以后者发展尤为突出。自1991年以来，人们已先后发射入轨6个星载及航天机载合成孔径雷达（SAR:Synthetic Aperture Radar）。

20世纪末的遥感技术在应用上有2个特点：其一是遥感数据的来源不断拓宽、更新以及数据的分辨率和精度的不断提高，因而使人们对图像数据的使用有了选择的余地，可利用的数据除陆地卫星（Landsat）外还有Spot、Radarsat、Moms、ERS-1、JERS-1和中国的资源卫星提供的数据以及航空遥感数据等。1990年，美国对南半球海域的高精度星载雷达测高数据（Geosat/GM）解密。同时，用于提高测量覆盖率和换算精度的多星、多轨道数据加密技术得到解决，使星载雷达测高技术用于海底地形、构造研究与制图达到一定程度实用化。加拿大于1995年发射的Radarsat-1雷达卫星标志着星载微波遥感的突破性进展。该卫星对扫描式成像可分别做500km宽幅带、100m地面分辨率和50km宽幅带、优于10m地面分辨率两种成像模式。1997年底，1m分辨率的Space Imaging EOSAT的先期卫星CARTERRA-1发射升天。1996年日本首次发射了用于全球变化研究的“高级地球观测卫星”（ADEOS），对陆地和海洋进行精确的数据采集和成图。其二是遥感图像数据处理方法的不断完善和应用领域的不断扩大。其应用范围不但有地质资源调查、环境、工程、铁路勘测，还有煤层自燃、森林火灾和洪水灾害监测等。

美国首次发射了磁卫星MAGSAT，用于全球磁力矢量测定，并据此将地球磁场分为核心场、壳源场和外部场3部分。另外，利用卫星轨道参数变化可获得多级大地水准面形态及地球南北半球的非对称关系。

空间技术、信息技术和计算机技术的发展，推动了卫星遥感技术的进步。遥感影像空间分辨率和光谱分辨率的提高扩展了它的应用领域。计算机运算速度和容量成数量级的增加、数据库技术和网络技术的发展以及人工智能的应用为分析处理大数据量的遥感和地理数据创造了条件。而数学模型作为联系遥感、地理信息系统与实际应用之间的纽带则处于十分重要的位置。

未来遥感技术的发展趋势是综合对地观测系统的建立。这一观测系统由航天、航空和地面观测组成，具有提供定位、定性和定量数据的能力。这一系统又是一个全天候、全方位的综合系统，能对地理、生物、地球物理场和化学过程进行全面调查，从而为资源开发、环境保护、区域经济协调和持续发展提供系统的科学数据和信息服务。对地观测空间卫星子系统是由大型极轨组合平台和小卫星系列即多高度、多种轨道卫星组合成的观测体系。从资源与环境监测需要的角度来看，卫星发展的重点包括能连续提供高质量的观测数据、具长寿命的观测技术、以定量化为目标的超多波段成像光谱技术、不受云层影响的微波传感器技术、以海洋和大气为主要对象的探测器技术和能在全球空间、全天候、全时域进行连续、快速和高精度导航定位的全球定位系统技术。

A.V.Perisov（1998）认为21世纪遥感技术有如下两个发展方向：

（1）在遥感数据处理子系统中，多波段雷达系统因其不受气候条件限制，故得到迅速发展；热红外遥感系统的空间分辨率和温度分辨率将得到提高，从而可以探测深层的地下构造。光谱仪和扫描仪的分辨率已达极限，但仍将用于植被覆盖区研究。

（2）在遥感数据解译子系统中，计算机专家系统将逐渐发展起来。高速度、高精度、大容量遥感数据处理系统的建设是21世纪遥感技术发展中的另一重要问题。由于在资源与环境动态监测中要查清的季度和年度变化的数值很小，因而对精度的要求很高，一般应稳定在90%～95%。同时，空间遥感技术的发展将导致传感器空间分辨率和光谱分辨率等的大幅度提高，从而使卫星图像的数据量和计算机处理运算量大幅度增加。在这方面，神经网络计算机和专家系统将对高速度、大容量遥感与地理信息系统数据处理系统的建设提供强有力的支持。采用神经网络，可利用其全并行处理、自适应学习和联想功能等特点，解决计算机视觉、模式识别等特大数据量和信息特别复杂的问题。

此外，作为星载成像雷达的有力支持系统，部分主动式机载微波系统具有更强的资源勘察潜力。美国的机载留米奈克斯系统（紫外光源激发）能检测出与W、Mo、Zn、Au和U等矿床相伴生的荧光性矿物的分布。表5.1列出了部分星载成像雷达系统的相关数据。

表5.1部分星载成像雷达系统

续表

Ⅲ 人工智能技术实际应用场景在哪里！

1. 支持机械、简单、重复性工作
在一些机械、简单、重复和毫无创意需求的劳动场景中，人工智能技术可以提供支持。在现代化工厂中，工业机器人和机械臂结合拥有更高“智力水平”的人工智能算法，能够为企业带来更高的生产效率和生产质量。
2. 创造数字经济时代新物种
从目前的技术及技术伦理来看，“类脑智能”等还为时尚早，但人工智能结合云计算、物联网、VR/AR等技术，确实能够解放和重构生产要素，催生各种商业社会创造“（产品、服务或企业类型方面的）新物种”的能力。翻译机诞生的背后，就是机器翻译水平的大幅提高。
3. 突破人类能力极限
随着计算机的普及，计算、存储和算法正在逐渐超越人类在全局认知、高并发性、深度逻辑和复杂准确记忆的能力极限，提供全新的生产力。此外，在一些高度危险、高度复杂的生产环境中，人工智能也能肩负起突破人类能力极限的重任。举例来说，人工智能在卫星遥感影像翻译中的应用可将传统解决方案需要的几个月缩短至几个小时。
4. 激活数据，创新业务和商业流程
过去20年，中国企业普遍经历了信息化和电子化，沉淀出大量高价值数据，这些数据均可以通过人工智能“激活”，从数据中找到新的业务价值点、业务流程或客户需求，帮助企业比现在的人工做出更好的业务服务和业务流程。举例来说，机器人流程自动化（RPA）工具可以帮助企业，将共享服务中的运营成本降低30%-50%。
5. 突破思维定式，发现潜在逻辑与联系
人工智能具有的强大数学能力和足够的计算速度，已经远远超过人类的计算承载力，可同时处理上百万种情况，这种能力能够突破“老专家”式的传统思维定式，将隐性和碎片化的问题变得显性化，并由此生成新的知识。因此，人工智能能够帮助企业精准匹配用户需求或业务需求，并且找到原本因为人力、人脑等因素限制而无法发现的潜在逻辑与内在联系。
6. 提供全新的人机或服务交互模式
目前人工智能在机器视觉（图像和视频识别）、自然语言理解和语音识别等领域已经具有非常强的能力，这意味着机器可以拥有近似于人类的“视觉、听觉和语言/语义理解能力”。新的、规模巨大且有利可图的人机交互相邻市场正在开放，特别是在汽车和医疗领域，有了新的增长和扩展机会，人工智能将是革新人机交互的新起点。
7. 辅助人类智能决策
人工智能能够为企业提供与传统的决策支持系统、知识辅助决策系统或专家系统不同且更具价值的智能决策，帮助企业构建决策支持系统（即Decision Support Systems，DSS，是人工智能的重要研究领域），为决策者提供分析问题、建立模型、模拟决策过程和方案的环境，调用各种信息资源和分析工具，帮助决策者提高决策水平和质量。

Ⅳ 机器人跳舞属于遥感技术还是人工智能技术

妥妥的不是人工智能，人工智能只有在与人的交互上才能体验出来智能，除非是双人舞，当然现阶段让机器人和人类跳双人舞，也太难为开发者了

Ⅳ 谈谈人工智能技术应用于遥感解译工作会有哪些优缺点

任何颠覆性新技术由愿景到成熟应用，从“思想火花”到“物质成品”都有一个发展过回程。遥感技术答诞生于20世纪60年代，经过几十年的迅速发展，成为一门实用、先进的空间探测技术。

未来十年，遥感是否可以深刻地影响社会发展，切实解决生产生活中的问题，兼具普适性和经济价值，其关键点在于对遥感数据的解译和应用。如果人工智能技术与遥感的结合打开未来遥感行业应用大门，这将带来怎样的变革呢？

传统遥感解译技术对精准快速的处理效果不理想，对精细化状态分析缺乏有效手段。最为掣肘的是图像解译方法主要依赖人工判读和半自动化软件解译，这使得遥感应用无法从根本上脱离其劳动密集型的“传统”。

多源遥感数据量的激增、遥感数据分析市场的巨大前景和传统遥感技术的瓶颈三者之间的沟壑急需一种全新的高效、精准、便捷的技术手段来填平。

遥感技术与人工智能技术的结合，将人工智能赋能遥感技术，贯穿海量多源异构数据从处理分析到共享应用的全链路，在大幅缩短遥感图像解译周期、提高解译精准度的同时催生新的遥感应用领域，促进遥感技术应用的变革。

Ⅵ 无人机遥感技术指的是什么

既是利用先进的无人驾驶飞行器技术、遥感传感器技术、遥测遥控技术内、通讯技术、GPS差分定位容技术和遥感应用技术，具有自动化、智能化、专用化快速获取国土、资源、环境等空间遥感信息，完成遥感数据处理、建模和应用分析的应用技术。无人机遥感系统由于具有机动、快速、经济等优势，已经成为世界各国争相研究的热点课题，现已逐步从研究开发发展到实际应用阶段，成为未来的主要航空遥感技术之一。中科遥感的无人机遥感技术及应用在国内处于领先水平，有多种型号无人机，可以便捷获取所需影像数据。

Ⅶ 遥感专业到底要学什么要具备哪些专业知识和技能

遥感专业主要学习遥感技术、电子技术和计算机科学与技术等方面的基本理论和基本技能，学习地理信息系统、空间定位系统与遥感信息工程集成理论和方法，并能组织和实施各类应用系统的设计、开发和管理。主要包括：掌握数学、物理、电子技术、计算机应用技术等方面的基本理论和基本知识；掌握遥感机理、遥感数字图像处理、遥感信息工程及应用的基本技能与方法，了解其理论前沿、应用前景及最新发展动态；掌握相关学科地理信息系统、空间定位系统、测绘工程等的原理和方法；掌握资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法，具有一定的实验设计、创造实验条件，归纳、整理、分析实验结果，撰写论文，参与学术交流等能力。
主要专业课程有：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。
需要具备哪些专业知识和技能，我想你看招聘网站上的要求你就知道了
遥感专业可以应聘数据处理、软件开发、遥感应用、无人机等等
数据处理需要至少掌握一种遥感软件和地理信息软件，遥感软件比较大众化的有ENVI、ERDAS、PCI等，GIS软件有ArcGIS、SuperMap等等 开发的话需要掌握的编程语言比如IDL、C++、C#、MATLAB等等，还需要具有数据库等知识。

Ⅷ 自动红外感应门属于人工智能技术吗

自动感应门原理是什么？

1、自动感应门感专应器原理：

自动感应门感应器探测到有人属进入时，将脉冲信号传给主控器，主控器判断后通知电机运行，同时监控电机转速，以便通知电机在一定时候加力和进入慢行运行。

2、红外线自动感应门原理：

自动感应门还有一种是红外线自动感应门，红外线自动感应门就是利用红外反射原理，当有人进入红外线自动感应门时，自动感应门就会发出特定波长10UM左右的红外线，电路中有一个发射模块和一个接收模块，自动感应门接收到信息之后，就会开门。