遥感地质与AI技术的融合应用设想

Journal: Geological and Mineral Surveying and Mapping DOI: 10.12238/gmsm.v8i3.2198

张生1, 罗薇2, 何卫军2, 袁金福3, 韦银科2, 廖振威2, 杨倩2

1. 广西壮族自治区遥感中心 ; 中国地质大学 地球科学学院
2. 广西壮族自治区遥感中心
3. 中国地质大学 地球科学学院 ; 广西地质矿产勘查开发局

Abstract

随着遥感技术和人工智能(AI)的快速发展,二者在地球系统科学中的融合应用展现出广阔前景。本文首先回顾了遥感地质的基本原理及其在地表信息获取中的关键作用,并概述了当前人工智能技术的发展现状与典型算法模型。接着,分析了遥感地质在数据采集、处理和解译过程中所面临的挑战,并探讨了人工智能技术在提升遥感数据处理效率、增强信息提取能力方面的潜力。进一步,研究了遥感数据与主流AI模型之间的适配性以及多源遥感数据融合的技术路径。通过典型应用场景分析,包括地表覆盖分类与变化监测、矿产资源勘探与评估,验证了AI技术支持下遥感地质应用的实际效果。最后,本文展望了遥感地质与AI深度融合的技术演进方向,并讨论了其在学科交叉与产业化发展中的潜力,为未来相关研究与应用提供理论支撑。

Keywords

遥感地质;人工智能;数据融合;地表覆盖分类;矿产资源勘探

References

[1] 黎清万,钟丽霞.指向深度学习的高中人工智能项目式学习表现性评价模型[J].中国信息技术教育,2025,(1):91-94.
[2] 于浩淼,董继祥,李海鹏,等.基于人工智能深度学习的CT-MRI多模态影像自动融合分割技术在前交叉韧带重建术前规划中的应用[J].中华骨与关节外科杂志,2025,18(1):27-35.
[3] 朱硕.基于深度学习的人工智能协作机器人方法[J].中国科技信息,2025,(4):96-99.
[4] 李剑雄.走进人工智能社团,体验机器学习与深度学习的魅力[J].科学之友,2025,(2):159-160.
[5] 吴永兴,菅志宇,苏昌,等.人工智能时代基于具身认知环境的高校学习者深度学习研究[J].中国管理信息化,2025,28(4):221-223.
[6] 甘枥元,郭超峰.人工智能深度学习技术在网络药理学领域的研究进展[J].医药前沿,2025,15(7):23-25.
[7] 申鸿.人工智能技术在智慧课堂中深度学习的应用[J].微型计算机,2025,(4):196-198.
[8] 林少彬.利用生成式人工智能重构课堂促进学生深度学习的实证研究[J].文理导航(中旬),2025,(4):52-54.
[9] 曾静婷,胡康,张少峰.一种基于深度学习的人工智能算法的数据中心配电系统仿真设计方法[J].电子元器件与信息技术,2025,(2):107-110.
[10] 徐英康,王杰,李振星,等.基于多源数据融合和深度学习的飞行轨迹预测与异常检测方法[J].青岛大学学报:工程技术版,2025,40(1):32-40.
[11] 陈飞龙,孙成立.人工智能浪潮下“深度学习”研究生课程改革与探究[J].物联网技术,2025,15(9):157-159.
[12] 靳强,高俊萍,王欢,等.基于深度学习人工智能软件评估胸部CT肺结节检出及良恶性诊断的价值研究[J].中国CT和MRI杂志,2025,23(4):68-70.
[13] 陈棣成,王孜,郭迪,等.人工智能深度学习NMR应用综述与前瞻[C].2021第二十一届全国波谱学学术会议,2021.
[14] YeonjinJeong,ChanhoJeong,Kun-YongSungGwiseongMoonJinsooLim. Development of AI-Based Diagnostic Algorithm for Nasal Bone Fracture Using Deep Learning[J].The Journal of craniofacial surgery,2024,35(1):29-32.
[15] New Artificial Intelligence Findings from Kafrelshei kh University Discussed (Toward Interpretable Credit Scoring: Integrating Explainable Artificial Intelligence With Deep Learning for Credit Card Default Prediction)[J].Robotics & Machine Learning Daily News,2024,(26):6-7.
[16] Biju Ajitha Kumari Vijayappan Nair,Thomas Ann Susan, Thasneem J. Examining the research taxonomy of artificial intelligence, deep learning machine learning in the financial sphere—a bibliometric analysis[J]. Quality & Quantity: Inter national Journal of Methodology,2024,58(1):849-878.
[17] Findings on Artificial Intelligence Reported by Inve stigators at Sichuan Normal University (Online Mode Developm ent of Korean Art Learning In the Post-epidemic Era Based On Artificial Intelligence and Deep Learning)[J]. Network Daily News,2024,(10):80-81.
[18] Researchers from King Khalid University Report New Studies and Findings in the Area of Artificial Intelligence Developing a HybridDeep Learning Model With Explainable Arti ficial Intelligence (Xai) for Enhanced Landslide Susceptibili ty Modeling…[J].Network Daily News,2024,(22):60-60.
[19] Findings from University of Vaasa Advance Knowledge in Artificial Intelligence (Deep learning-based approach for forecasting intermittent online sales)[J]. Robotics & Machine Learning Daily News,2024,(9):66-67.
[20] Inman Harvey. Motivations for Artificial Intelligence, for Deep Learning, for ALife: Mortality and Existential Risk [J].Artificial life.,2024,30(1):48-64.

Copyright © 2025 张生, 罗薇, 何卫军, 袁金福, 韦银科, 廖振威, 杨倩

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License