La télédétection est une technologie de pointe essentielle qui analyse les images satellitaires, aériennes et de drones pour étudier l'occupation des sols, surveiller l'environnement, acquérir une compréhension géospatiale et observer la Terre. Elle répond principalement aux défis posés par le manque de perspective macroscopique et la difficulté d'acquisition des données, conséquences des limitations géographiques de l'observation humaine de la Terre. Cette architecture analyse les images satellitaires, aériennes et de drones pour obtenir des informations sur l'occupation des sols et l'environnement sans contact physique avec la cible, permettant ainsi une compréhension géospatiale en boucle fermée et simultanée, sans nécessiter de reconnaissance humaine sur le terrain. Elle utilise généralement des capteurs optiques, radar, infrarouges et hyperspectraux embarqués sur des satellites, des aéronefs et des drones pour recevoir les ondes électromagnétiques réfléchies ou émises par les cibles et analyser les données afin d'identifier les caractéristiques du terrain et de surveiller les changements environnementaux.

La télédétection n'était pas à l'origine un concept proposé dans le domaine de l'intelligence artificielle, mais provenait plutôt des sciences de la Terre, de la topographie et de l'information spatiale. Dans les années 1950, des géographes de l'Office of Naval Research (ONR) des États-Unis… Evelyn L. Pruitt Le terme « télédétection » a été créé pour décrire les méthodes d'acquisition d'informations sur la Terre sans contact physique. Le concept de télédétection d'Evelyn L. Pruitt n'est pas directement lié à la « télédétection » actuelle dans le domaine de l'intelligence artificielle. À cette époque, l'intelligence artificielle et l'apprentissage profond n'étaient pas encore développés, et la télédétection reposait principalement sur la photographie aérienne, les modèles physiques, l'interprétation manuelle et les méthodes statistiques traditionnelles d'analyse. Avec le lancement par la NASA de satellites d'observation de la Terre tels que Landsat-1 en 1972, la télédétection a progressivement évolué pour devenir le système moderne d'observation de la Terre, une technologie essentielle pour l'acquisition d'informations environnementales, géographiques et sur les ressources à l'échelle mondiale.

Depuis la percée des réseaux de neurones convolutifs (CNN) en vision par ordinateur en 2012, l'intelligence artificielle (IA) a été largement appliquée à des tâches telles que la classification d'images de télédétection, la détection d'objets, la segmentation sémantique et la détection de changements. Ces dernières années, avec l'essor des technologies de modélisation à grande échelle, la recherche s'est étendue à des domaines tels que les modèles fondamentaux de télédétection, l'IA géospatiale (GeoAI) et les modèles multimodaux d'observation de la Terre.

Parmi les réalisations de recherche représentatives dans le domaine de la télédétection par intelligence artificielle, on peut citer : AlexNet en 2012, qui a favorisé le développement de modèles visuels d'apprentissage profond et fourni une base technique pour l'analyse intelligente des images de télédétection ; Vision Transformer (ViT) en 2020, qui a introduit les Transformers dans les tâches visuelles et promu leur application dans les scénarios de télédétection ; et le lancement conjoint d'IBM et de la NASA en 2023. Prithvi Les modèles fondamentaux d'observation de la Terre, qui appliquent des modèles pré-entraînés à grande échelle à l'analyse des données de télédétection satellitaire, sont devenus un représentant important des modèles fondamentaux de télédétection. Parmi les articles connexes, on peut citer… Modèles fondamentaux pour l'intelligence artificielle géospatiale généraliste(2023)attendez.