Beyond Supervised Learning in Remote Sensing: A Systematic Review of Deep Learning Approaches
Notice bibliographique
Résumé
An increasing availability of remote sensing data in the era of geo big-data makes producing well-represented, reliable training data to be more challenging and requires an excessive amount of human labor. In addition, the rapid increase in graphics processing unit (GPU) processing power has enabled the development of advanced deep learning (DL) algorithms, which achieve impressive results in the field of satellite image processing. However, they require a huge and comprehensive training dataset to avoid overfitting problems and to represent a generalizable model. Thus, moving toward the development of non-supervised deep learning (NSDL) models in different remote sensing applications is an inevitable need. To provide an initial response to that need, this paper performs a comprehensive review and systematic meta-analysis of recently published research articles focusing on the applications of NSDL for remote sensing data processing. In order to identify future research directions and formulate recommendations, we extract trends and highlight interesting approaches from this large body of literature. Consequently, current challenges, prospects, and recommendations are also discussed to uncover the trend. According to the results, there is a sharp increasing trend in the applicability of NSDL methods during these few years particularly, with the advent of new deep architectures, such as adversarial, graph, and transformer models. As a result, this review paper discusses different remote sensing data processing applications and challenges that can be addressed using NSDL approaches.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».