IT之家 2 月 24 日消息，厚厚的云層會完全遮擋衛(wèi)星視野中的地球表面，而較薄的霧霾和陰影則會扭曲城鄉(xiāng)區(qū)域的影像。因此，許多用于監(jiān)測氣候、農(nóng)作物和城市發(fā)展的遙感圖像只能部分可用。

IT之家注意到，發(fā)表在《國際仿生計(jì)算期刊》上的一項(xiàng)研究，提出了一種借助混合人工智能系統(tǒng)讓衛(wèi)星“穿透”云層的方法。該系統(tǒng)能夠從衛(wèi)星傳回的圖像中基本去除云層，并更精準(zhǔn)地重建下方地表，精度優(yōu)于早期技術(shù)。幾乎所有光學(xué)衛(wèi)星圖像都會在一定程度上受到云層影響，因此人工智能去云技術(shù)的進(jìn)步，有望提升高分辨率地球觀測數(shù)據(jù)的可靠性。

傳統(tǒng)方法要么依賴大氣光散射物理模型，要么依靠通過時(shí)間序列或不同光波對比多幅圖像的圖像處理技術(shù)。這些方法雖有效，但難以應(yīng)對厚度不一的云層或大面積完全被遮擋的區(qū)域。近年來基于大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)模式的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)效果有所提升，但需要清晰的參考圖像；若無參考，它們只會在云層遮擋區(qū)域生成模糊畫面。

這種新方法是一款名為 SenseNet 的深度去噪應(yīng)用，其將有云層或霧霾的圖像像素視為可去除的結(jié)構(gòu)性噪聲。該系統(tǒng)采用一種受自然啟發(fā)的模型 —— 混合郊狼-狐貍優(yōu)化算法，通過模擬犬科動物的社交與協(xié)作行為，對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行處理并找到最優(yōu)解。從計(jì)算角度來說，其有助于調(diào)整網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部參數(shù)，避免訓(xùn)練陷入局部最優(yōu)解，而這類解通常會干擾學(xué)習(xí)算法。

與現(xiàn)有去噪方法相比，該系統(tǒng)將信噪比提升了超過 2 分貝，并降低了殘差。雖然僅 2 分貝的提升，但意味著性能改善近 60%。

通過去除云層，該系統(tǒng)能更清晰地劃分農(nóng)業(yè)邊界、繪制道路網(wǎng)絡(luò)與水體分布，從而更細(xì)致地觀測森林砍伐、農(nóng)作物產(chǎn)量和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等情況。在包括大部分熱帶地區(qū)在內(nèi)的常年多云區(qū)域，更可靠的去云技術(shù)可減少數(shù)據(jù)缺口，為日益依賴近實(shí)時(shí)衛(wèi)星情報(bào)的氣候適應(yīng)和災(zāi)害應(yīng)對策略提供支持。