机器学习模型第一次在太空检测云层变化

发布时间：2023-08-01 16:29:41 所属栏目：外闻来源：

导读：遥感卫星收集的数据是精确航空测绘、高精度天气预报、森林火灾监测等许多行业的关键生产经营活动的基础。目前，大多数卫星只能被动地收集数据，无法作出决定或检测变化，数据必须中继到地球进行处理，而这通常需要数

遥感卫星收集的数据是精确航空测绘、高精度天气预报、森林火灾监测等许多行业的关键生产经营活动的基础。目前，大多数卫星只能被动地收集数据，无法作出决定或检测变化，数据必须中继到地球进行处理，而这通常需要数小时甚至数天时间，从而限制了人们识别自然灾害等事件、迅速应对的能力。

在最新研究中，研究团队在卫星上训练了一个简单的模型RaVAEn，可以从卫星直接拍摄的空中图像中检测出云层的变化。该模型基于“小样本学习”方法，当模型只有几个样本可供训练时，该方法使模型能够学习最重要的特征，其重要的是优点是可将数据传输成更小的负责任数据，使模型得以更有序运行。

研究人员表示，该模型可很好地适应不同的任务，并使用其他形式的数据。他们目前打算开发更先进的模型，以自动区别对人类产生重大影响的变化(如洪水、火灾等)和自然变化(如不同季节树叶颜色的变化)。另一个计划是为更深层次的数据，如遥感卫星拍摄的图像开发模型，以检测甲烷泄漏，并应对市场变化。

此外，传统机载卫星传感器容易受到恶劣环境条件影响，因此需要更加严格地定期进行校准，而在外层空间直接使用人工智能机器学习有助于更进一步地克服这一人工智能难题。

（编辑：汽车网）

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