近来，中国科学院海洋所李晓峰研讨团队具体总结了卷积神经网络架构（CNN）在海洋遥感中的使用，研讨成果在IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine（影响因子13.925）宣布。

  曩昔40年里，遥感技能的继续不断的开展极大地推进了海洋观测的发展，使海洋数据进入了大数据年代。高效、精确地处理和剖析海洋大数据，以处理根据这一些数据的实践问题，已成为一项严重应战。近年来，人工智能（AI）技能迅猛开展，很多深度学习模型应运而生，在大数据剖析和实践问题处理中大规模的使用。其间，CNN作为深度学习模型的代表，渐渐的变成了计算机视觉和遥感等多个研讨范畴的首要处理方案之一。

  本研讨评论了CNN的模型架构及其一些变种，以及怎么将它们使用于处理和剖析海洋遥感数据。具体的介绍了CNN怎么满意海洋遥感使用的各种要求，包含三维海洋场重建、信息提取、图画超分辨率、海洋现象猜测、搬迁学习办法和CNN模型可解释性办法等六大类。评论了根据CNN的海洋遥感大数据使用所面对的技能应战，并总结了未来的研讨方向。

  研讨着重，人工智能驱动的海洋遥感科学是一个跨学科范畴，只要经过海洋遥感专家和机器学习专家之间的严密协作，才干不断推进深度学习技能在海洋遥感范畴的使用。经过建议更多的协作建议，一起推进人工智能驱动的、可解释的、高效的海洋遥感数据发掘技能的研讨。

  上述研讨得到了中国科学院先导科技专项及国家自然科学基金项目等赞助。论文榜首作者为中国科学院海洋所博士生王浩宇，通讯作者为研讨员李晓峰。

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