技术创新学结课论文 快手粉丝低价

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12月27日，中国科学技术信息研究所发布《2021年中国科技论文统计报告》技术创新学结课论文，并评选出“中国百篇最具影响国际学术论文”、“中国百篇最具影响国内学术论文”。

其中，武汉大学资源与环境科学学院、武汉大学测绘学院、测绘遥感信息工程国家重点实验室的合作论文“Deep learning in environmental remote sensing: Achievements and challenges”入选“中国百篇最具影响国际学术论文”。该研究由武汉大学资源与环境科学学院沈焕锋教授发起并担任论文的通讯作者，发表于遥感领域国际顶级期刊Remote Sensing of Environment。

论文页面

据介绍，该论文首次系统性地剖析了深度学习在环境遥感中的应用现状与应用潜力，主要内容包括：

1）凝练了深度学习在环境遥感领域的主要应用方向，包括土地覆盖制图、定量参数反演、数据融合与降尺度、信息重建与预测等；

2）归纳并分析了遥感应用中的神经网络模型，包括BP网络、自编码网络、广义回归网络、深度置信网络、卷积神经网络、循环神经网络等；

3）系统总结了神经网络与深度学习技术在水-土-气-生参数获取中的应用，包括土地覆盖、植被定量参数、农作物估产、地表和大气温度、大气环境参数、降水、土壤湿度、积雪覆盖、蒸散发、辐射参数、水色遥感参数等；

4）前瞻了深度学习的遥感应用潜能，包括学习模型与物理模型的结合、网络模型中地学准则的融入、迁移学习及小样本学习等。

截至2021年12月30日技术创新学结课论文，该论文在Web of Science累计被引160次，入选ESI热点与高被引论文。

深度学习在环境遥感领域的应用

据悉，本年度百篇最具影响国际学术论文从2020年SCI收录的我国第一作者论文中选取，遴选标准包括论文的创新性、发表论文的期刊水平、是否处于研究前沿、合著论文中我国作者的主导性、论文的文献类型、论文的参考文献情况等。

论文全文链接：