【摘要】针对海量异构遥感数据中目标物快速筛选问题，提出了一种基于深度学习框架的遥感数据快速筛选和智能技术。使用地面系统与图像金字塔联合处理多源异构数据集，目视选定对遥感数据的背景去噪和特征增强操作方式，便于输入三通道卷积神经网络进行训练、学习以及多源数据融合；筛选出处理效率及准确度最高的训练模型，提高数据融合效果与数据处理模型泛化能力；同时使用网络完成对载荷获取的海量异构数据进行特征提取，并利用错误识别结果更新特征库；最后针对连续多帧的点目标数据集进行实验。结果表明：该技术可实现目标物快速准确识别目的。
【关键词】遥感数据；深度学习；快速筛选；人机交互
【作者】王海红，魏祥泉，田雪颖，张强，陈超
