0 引言
遥感影像目标识别的重要性：遥感影像作为一种重要的空间数据来源，在军事侦察、资源调查、城市规划等领域发挥着不可替代的作用。在军事领域，高分辨率遥感影像能够提供战场环境信息，支持目标定位与监控；在民用方面，其广泛应用于土地资源分类、森林覆盖监测以及城市扩展分析等场景。目标识别作为遥感影像应用的核心环节，直接决定了后续决策的科学性与有效性[1][2]。
传统目标识别方法的局限：传统目标识别方法主要依赖于手工特征提取，如HOG、SIFT等算法，这些方法在面对复杂场景时表现出明显的局限性。由于遥感影像背景复杂且目标多样性高，人工设计特征难以全面描述目标特性，导致识别精度受限。此外，传统方法在处理多目标识别任务时效率低下，无法满足大规模数据处理的需求，因此亟需引入更先进的技术手段[3][4]。
研究意义：人工智能技术的引入为遥感影像目标识别带来了革命性变化。基于AI的方法不仅能够自动提取深层次特征，显著提高识别精度，还大幅提升了处理效率，从而缩短了从数据采集到结果应用的周期。此外，AI技术的应用拓展了遥感影像在灾害评估、智能交通等新兴领域的应用潜力，为相关行业的发展提供了强有力的技术支撑[10]。
1 基于AI的遥感影像目标识别技术发展脉络
1.1 早期基于浅层学习模型的分类技术
1.1.1 浅层学习模型原理
浅层学习模型在遥感影像分类中占据重要地位，其核心思想是通过人工设计的特征提取方法将影像数据转化为可处理的特征向量，并基于这些特征进行类别预测。支持向量机（Support Vector Machine, SVM）作为一种经典的二分类模型，通过寻找最优超平面实现数据的分割，在多类别遥感影像分类任务中通常采用“一对一”或“一对多”的策略扩展其功能[4]。随机森林（Random Forest, RF）则通过集成多个决策树来提高模型的泛化能力，每个决策树基于不同的特征子集进行训练，最终结果由所有树的投票决定。这类模型在遥感影像分类中的基本原理在于利用统计学习理论对有限样本进行模式识别，从而实现对地物类别的有效划分。
1.1.2 优势与不足
浅层学习模型在遥感影像分类任务中展现出一定的优势，尤其是在特征选择方面具有较高的灵活性。例如，SVM能够处理高维数据并具有较强的非线性建模能力，而RF对于噪声数据和缺失值具有较好的鲁棒性[4]。然而，随着遥感数据规模的扩大和复杂性的增加，浅层学习模型的局限性逐渐显现。首先，其依赖于手工设计的特征提取方法，难以适应复杂场景下的多目标识别需求；其次，在面对大规模数据集时，浅层学习模型的训练效率较低，且难以捕捉数据中的深层次特征关系。这些问题促使研究者转向更深层次的学习方法，以应对遥感影像分类中的挑战。
1.2 深度学习推动分类技术发展
1.2.1 卷积神经网络（CNN）的应用
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）作为深度学习的核心算法之一，在遥感影像分类领域取得了显著进展。CNN通过卷积操作自动提取影像的局部特征，并通过池化操作降低特征维度，从而减少计算复杂度并增强模型的鲁棒性[1][2]。在遥感影像分类任务中，CNN通常采用多层卷积和池化结构逐步抽象出从底层纹理到高层语义的特征表示，最终通过全连接层完成类别预测。这种“端到端”的学习方式不仅避免了手工特征设计的繁琐过程，还能够在大规模标注数据的基础上实现高性能的分类结果。研究表明，基于CNN的方法在多个遥感影像分类基准数据集上均取得了优于传统方法的表现[1]。
1.2.2 改进的CNN模型
尽管CNN在遥感影像分类中表现出色，但随着网络深度的增加，梯度消失和网络退化等问题逐渐显现。为了解决这些问题，研究者提出了多种改进模型，其中ResNet和Inception最具代表性。ResNet通过引入残差块（Residual Block）实现了跨层连接，从而有效缓解了深度网络训练过程中的梯度消失问题[3]。Inception模型则通过多尺度卷积核的设计增强了网络的特征提取能力，同时减少了参数数量，提高了计算效率。这些改进模型在复杂场景下的遥感影像分类任务中表现出更高的准确性和更强的泛化能力，进一步推动了深度学习技术在遥感领域的应用与发展。
1.3 实例分割技术的出现与发展
1.3.1 实例分割与分类的区别联系
实例分割是一种更为精细的目标识别任务，其目标不仅是对影像中的每个像素进行分类，还需要对同一类别中的不同实例进行定位和分割。相较于传统的分类技术，实例分割在遥感影像目标识别中具有更高的语义表达能力和应用价值。例如，在城市场景中，分类技术只能区分建筑物与非建筑物区域，而实例分割可以进一步识别每个建筑物的轮廓及其具体位置[6][12]。尽管实例分割与分类在任务目标上存在差异，但二者在方法上也存在一定的联系。例如，实例分割通常依赖于分类技术提供的初步语义信息，并结合边界框回归和掩模生成等操作完成最终的实例分割任务。
1.3.2 实例分割技术发展
实例分割技术的发展经历了从基于区域提议的方法到端到端模型的演变。早期的方法如RCNN系列（包括Fast R-CNN和Faster R-CNN）通过引入区域提议网络（Region Proposal Network, RPN）生成候选框，再对这些框进行分类和分割[3]。然而，这类方法通常需要多阶段训练，且计算复杂度较高。随着研究的深入，端到端实例分割模型逐渐成为主流，其中Mask R-CNN是最具代表性的方法之一。Mask R-CNN在Faster R-CNN的基础上增加了掩模分支，通过并行处理分类、回归和分割任务实现了高效的实例分割[6]。此外，近年来提出的PolarMask-UV等轻量化模型进一步简化了实例分割任务，通过极轴表示代替传统的像素表示，将密集预测任务转化为稀疏距离回归问题，从而在保持高精度的同时显著降低了模型的计算开销[12]。这些技术的进步不仅提升了实例分割的性能，也为遥感影像目标识别提供了更加灵活和高效的解决方案。
2 技术演进中的实际案例分析
2.1 不同技术在资源调查中的应用
基于AI的分类技术在土地资源分类中展现出显著优势，例如利用深度卷积神经网络（DCNN）进行土地覆盖分类，能够自动识别森林、农田、水体等不同类型，极大提高了分类的准确性和处理速度[10]。此外，在森林覆盖监测方面，遥感影像分类技术通过多层认知计算模拟，有效提取底层特征并综合高层视觉信息，实现对森林变化的高效检测[1]。而实例分割技术则进一步提升了资源调查的精细化水平，例如在湿地或矿区监测中，不仅可以区分地物类别，还能精确分割每个实例的边界，为资源管理提供更直观的信息支持[2]。这些技术的应用显著推动了资源调查领域的智能化发展。
2.2 在城市规划中的应用表现
在城市规划场景中，基于AI的目标识别技术发挥了重要作用。例如，在建筑物识别任务中，传统的分类方法难以准确区分密集城区中的复杂建筑物结构，而实例分割技术如PolarMask-UV模型则能够通过极轴表示描述目标轮廓，实现对城中村建筑物端到端矢量多边形提取，为城市规划提供精确的建筑物位置和形状信息[12]。在道路提取方面，深度学习算法通过追踪和分析城市区域随时间的变化，为道路网络规划提供科学依据[10]。然而，这些技术在实际应用中也面临一些挑战，如复杂场景下的识别精度不足以及大规模数据标注的工作量问题。尽管如此，其优势仍然显著，为城市规划决策提供了强有力的技术支持。
3 技术演进面临的挑战与应对策略
3.1 数据标注困难
遥感影像数据通常具有高分辨率、多波段等特点，其数据量庞大且复杂，导致数据标注工作不仅耗时费力，还对标注人员的专业知识有较高要求。例如，在土地覆盖分类或目标识别任务中，需要精确标注不同类型的地物边界和属性，这对标注人员的遥感专业知识和经验提出了严峻挑战[4]。为减少标注工作量，半监督学习和主动学习等策略逐渐受到关注。半监督学习通过结合少量标注数据和大量未标注数据，利用数据间的内在结构和关系来提高模型性能；主动学习则通过选择性地查询最具信息量的样本进行标注，从而以最少的标注成本达到较高的模型精度[4]。
3.2 模型计算资源需求大
深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN）及其变体，在遥感影像目标识别任务中表现出色，但这些模型的训练和推理过程对计算资源的需求极高。模型参数量庞大、训练时间长以及推理延迟高等问题限制了其在实时应用场景中的部署[7]。针对这一问题，模型压缩技术和分布式计算成为重要的应对措施。模型压缩技术通过剪枝、量化和知识蒸馏等方法减少模型参数量，从而降低计算需求；分布式计算则利用多节点协作的方式加速模型训练过程，显著缩短训练时间[7]。
3.3 复杂场景下识别精度不高
复杂背景、光照变化、目标遮挡等因素显著影响遥感影像目标识别的精度。例如，在城市环境中，建筑物密集分布、阴影遮挡以及不同材质表面的反射特性差异，可能导致目标检测和分割结果出现误判或漏检[10]。为提升复杂场景下的识别精度，数据增强和多模态数据融合技术被广泛应用。数据增强通过对原始影像进行旋转、翻转、加噪等操作，扩充训练数据集，从而提高模型对复杂场景的适应能力；多模态数据融合则通过整合光学影像、雷达数据及其他辅助信息，提供更丰富的特征表示，进而提升目标识别的准确性和鲁棒性[10]。
4 基于AI的遥感影像目标识别技术未来趋势
4.1 多模态数据融合
随着遥感技术的快速发展，多源遥感数据的获取变得更加便捷，这为多模态数据融合在遥感影像目标识别中的应用提供了良好的基础。融合光学、雷达等多种遥感数据以及地理信息数据等辅助数据，能够显著提升目标识别的性能和准确性[10]。例如，光学影像擅长提供丰富的纹理和颜色信息，而雷达影像则在穿透云层和植被方面表现优异。通过整合这些互补的信息，可以有效应对复杂场景下的目标识别挑战，如城市密集建筑区的建筑物提取或森林覆盖监测中的树木种类识别。此外，地理信息数据的引入进一步增强了上下文信息的利用，从而提高了目标识别的可靠性和精度。
4.2 小样本学习
在实际应用中，获取大规模高质量的标注数据往往面临成本高、周期长的难题，这严重制约了深度学习模型在遥感影像目标识别中的广泛应用。小样本学习技术作为一种新兴解决方案，旨在通过少量标注数据训练出具有强泛化能力的模型，成为未来研究的重要方向之一[4]。这种方法通常结合迁移学习、元学习等策略，利用预训练模型的知识或通过优化模型结构来减少对大量标注数据的依赖。例如，在土地覆盖分类任务中，小样本学习技术可以通过少量的典型样本快速适应新的地理区域或季节变化，从而显著降低数据标注的工作量，同时保持较高的识别精度。这种技术不仅适用于资源有限的小规模项目，也为大规模遥感影像处理提供了更高效的解决方案。
4.3 与其他技术结合
遥感影像目标识别技术的发展离不开与其他前沿技术的深度融合，其中物联网和云计算是最具潜力的结合方向之一[10]。物联网技术通过部署大量传感器节点，能够实时采集与遥感影像相关的地面数据，为目标识别提供动态更新的信息支持。例如，在城市规划中，结合物联网感知数据可以实现对建筑物状态的实时监测，从而更精准地识别异常变化。与此同时，云计算平台凭借其强大的计算能力和存储资源，为深度学习模型的训练和推理提供了高效的基础设施支持。通过将遥感影像目标识别任务部署到云端，不仅可以显著缩短处理时间，还能实现多用户协同工作和资源共享。这种技术结合不仅提升了遥感影像目标识别的效率和实时性，还为其在智慧城市、灾害监测等领域的广泛应用开辟了新的可能性。
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作者简介：公思远（1991—），男，汉族，广东深圳人，本科，研究方向为遥感科学与技术。
