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    基于人工智能的遙感實習創(chuàng)新教學方式研究

    2022-05-30 10:48:04陳偉
    計算機應用文摘·觸控 2022年18期
    關鍵詞:遙感實習人工智能

    陳偉

    關鍵詞:人工智能;遙感;實習

    1引言

    遙感科學與技術是在是測繪科學與計算機科學等相關學科交叉滲透、相互融合后發(fā)展起來的一門新興交叉學科[1]。遙感技術通過非接觸式的成像方式獲取空間目標的信息,不僅能夠解決目標的幾何定位的相關問題,亦能通過目標的輻射信息獲取其屬性信息。得益于其快速獲取大范圍地表信息的能力,遙感技術已經(jīng)受到了廣泛關注,并在國土普查、環(huán)境監(jiān)測、農(nóng)業(yè)等領域發(fā)揮了重要的作用[2-4]。值得一提的是,遙感是快速獲取地表表層信息的唯一手段,在國家層面?zhèn)涫苤匾?,其中“高分辨率對系統(tǒng)”作為國家中長期科學和技術發(fā)展規(guī)劃綱要中的專項之一,長期受到科技部與國家自然科學基金委的重視。因此,培養(yǎng)具有創(chuàng)新意識,動手能力強的遙感人才對于我國遙感科技水平的發(fā)展具有重要意義。

    隨著人工智能技術在各行各業(yè)的普及與深度介入,遙感行業(yè)也面臨從信息化到智能化發(fā)展的機遇[5]。由于遙感處理的對象大多涉及圖像,而深度學習技術的兩大方向之一即為圖像處理(計算機視覺),因此遙感行業(yè)也越來越多地與人工智能結(jié)合到一起,如利用遙感進行作物相關信息的提取[6]、建筑物的提取[7]。隨著技術的不斷進步,越來越多的遙感研究與遙感應用已經(jīng)與人工智能相結(jié)合。人工智能技術已經(jīng)成為第四次工業(yè)革命的核心突破口。隨著世界上主要大國將人工智能技術上升為國家戰(zhàn)略,人工智能已經(jīng)開始與各行各業(yè)交叉融合。如何將這些新一代人工智能理論與技術用于遙感信息相結(jié)合,不僅是一個巨大的挑戰(zhàn),而且是一個重大的機遇。然而,隨著遙感地理信息服務不斷融人大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術,目前人才培養(yǎng)體系下成長的學生已難以為各大IT企業(yè)提供具有競爭力的策略和方案,主要存在以下兩個問題:首先,當前大部分高校遙感科學與技術專業(yè)培養(yǎng)方案停留在測繪類的傳統(tǒng)模式框架之內(nèi),其培養(yǎng)方案與模式更加類似于增加了遙感應用內(nèi)容的測繪工程專業(yè),教學內(nèi)容偏向于外業(yè)測量,這在很大程度上限制了遙感科學與技術專業(yè)學生未來的就業(yè)與深造。其次,遙感科學與技術專業(yè)人才培養(yǎng)實踐中缺少與人工智能的融合,當前很大一部分高校遙感專業(yè)在培養(yǎng)學生編程手段上較為缺乏,對人工智能技術在實踐教學中的滲透少之又少,難以滿足當前社會對遙感人才的要求。

    2結(jié)合人工智能技術的遙感實習創(chuàng)新教學方式研究

    2.1關于培養(yǎng)方案改造的總體研究

    遙感科學與技術專業(yè)在人工智能浪潮下面臨一系列的機遇與挑戰(zhàn),如何擁抱人工智能革命,對專業(yè)進行改造升級對本專業(yè)學生發(fā)展、就業(yè)均有重要意義。從體系上來看,根據(jù)遙感專業(yè)的特點與人才培養(yǎng)的問題,培養(yǎng)方案升級可以分為五部分(圖1),即公共基礎課人工智能基礎知識加強、人工智能編程基礎能力提升、人工智能編程遙感應用、實踐創(chuàng)新及實習與畢業(yè)設計提升五個部分。

    2.2公共基礎課人工智能基礎知識加強

    當前,人工智能有六個大的研究領域,包括自然語言處理、計算機視覺、機器學習、知識表示、自動推理和機器人學,這些研究方向都離不開數(shù)學知識,所以若要在遙感人工智能領域走得更遠,必須擁有一定的、扎實的數(shù)學基礎。而遙感更加注重圖像處理,即計算機視覺等領域,因此在專業(yè)基礎課中需加強矩陣、概率論相關知識。

    2.3人工智能編程基礎能力提升

    當前,大部分測繪類專業(yè)培養(yǎng)過程中對編程課程并不重視,而主要注重外業(yè)測量技術,對人工智能的編程基礎與編程思維培養(yǎng)不夠。因此,實踐創(chuàng)新培養(yǎng)方案須針對當前人工智能的發(fā)展,提升學生在基礎編程上的能力。

    2.4人工智能編程遙感應用

    遙感科學與技術更加專注于遙感數(shù)字圖像的處理,傳統(tǒng)的遙感數(shù)字圖像處理是基于像素的,而當前的遙感數(shù)字圖像教學過程中也是基于傳統(tǒng)的教學方案,一方面部分教學集中在遙感圖像的軟件操作,另一方面也缺少引入人工智能的教學內(nèi)容。因此,在當前遙感課程體系中需要增加如人工智能應用等課程,突出地表建筑物識別、遙感影像地塊分割等圖像處理的教學內(nèi)容。通過人工智能在具體遙感圖像上的應用,提升學生利用人工智能解決具體遙感問題的能力。

    2.5實踐創(chuàng)新

    為了提升遙感科學與技術專業(yè)學生實踐創(chuàng)新能力及解決實際問題的能力,一方面可以鼓勵同學組隊參加人工智能與遙感相結(jié)合的比賽,如Kaggle、天池、高分大賽等:另一方面,在每年的大學生創(chuàng)新項目中引入一定比例的人工智能與遙感相結(jié)合的項目,進一步提升學生的實踐能力。

    2.6實習與畢業(yè)設計提升

    在實習過程中,通過設計遙感應用項目,如高分遙感地表分類,從數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)標注方案、數(shù)據(jù)標注、算法設計、算法開發(fā)、結(jié)果比對、現(xiàn)場答辯等環(huán)節(jié),將學生分為若干組,共同實現(xiàn)一整個人工智能遙感應用的任務,從而全面提升學生思考問題、分析問題與解決問題的能力,促進人工智能相關技術與遙感行業(yè)應用的融合。在畢業(yè)設計方面,提升與人工智能相結(jié)合的選題比例,以進一步鍛煉學生的動手能力。

    3實踐情況

    針對以上結(jié)合人工智能技術的遙感實習創(chuàng)新教學方式研究,本文在實踐創(chuàng)新、實習與畢業(yè)設計兩個方面進行了實踐,在中國礦業(yè)大學(北京)2017、2018兩個年級本科生的畢業(yè)實習環(huán)節(jié)中布置了人工智能進行圖像分類的相關任務,將學生分為7組,獨立完成數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)標注、模型訓練與測試精度等工作,采集的數(shù)據(jù)如圖2所示。

    在各組實踐過程中,通過天地圖在線地圖,采集3500組固定分辨率的遙感數(shù)據(jù),并根據(jù)草地、農(nóng)田、工礦用地、水體、林地、居民地、停車場進行分類,形成訓練集。各組獨立開發(fā)基于VCC和Resnet等深度學習模型進行圖像分類,最后根據(jù)教師提供的測試集進行測試。結(jié)果顯示,各組訓練精度可達70%-95%,在測試集上的精度一般也在70%-85%。通過實踐,大部分學生的動手能力得到了顯著提升。

    4結(jié)束語

    當前,人工智能的發(fā)展對各行各業(yè)影響深遠,既是挑戰(zhàn)亦是機遇。遙感作為一門新興技術學科,與圖像處理深度綁定,也受到人工智能的深度影響。長期以來,由于遙感是測繪科學與技術的一部分,在教學過程中受到傳統(tǒng)測繪課程體系的影響,大部分高校的遙感科學與技術課程體系還是偏向于測繪,因此對學生未來發(fā)展產(chǎn)生了一定的影響。本文通過能遙感專業(yè)培養(yǎng)體系的研究,提出了在公共基礎課人工智能基礎知識、人工智能編程基礎能力、人工智能編程遙感應用、實踐創(chuàng)新及實習與畢業(yè)設計五方面的提升思路,并在中國礦業(yè)大學(北京)遙感專業(yè)實習中予以實踐,取得了良好的效果。

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