基于人工智能的遙感實(shí)習(xí)創(chuàng)新教學(xué)方式研究

陳偉

關(guān)鍵詞：人工智能;遙感;實(shí)習(xí)

1引言

遙感科學(xué)與技術(shù)是在是測(cè)繪科學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)等相關(guān)學(xué)科交叉滲透、相互融合后發(fā)展起來的一門新興交叉學(xué)科[1]。遙感技術(shù)通過非接觸式的成像方式獲取空間目標(biāo)的信息，不僅能夠解決目標(biāo)的幾何定位的相關(guān)問題，亦能通過目標(biāo)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(shù)已經(jīng)受到了廣泛關(guān)注，并在國土普查、環(huán)境監(jiān)測(cè)、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)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?duì)系統(tǒng)”作為國家中長期科學(xué)和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要中的專項(xiàng)之一，長期受到科技部與國家自然科學(xué)基金委的重視。因此，培養(yǎng)具有創(chuàng)新意識(shí)，動(dòng)手能力強(qiáng)的遙感人才對(duì)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(shù)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(jī)遇[5]。由于遙感處理的對(duì)象大多涉及圖像，而深度學(xué)習(xí)技術(shù)的兩大方向之一即為圖像處理（計(jì)算機(jī)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(jìn)行作物相關(guān)信息的提取[6]、建筑物的提取[7]。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，越來越多的遙感研究與遙感應(yīng)用已經(jīng)與人工智能相結(jié)合。人工智能技術(shù)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(shù)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(shù)用于遙感信息相結(jié)合，不僅是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)，而且是一個(gè)重大的機(jī)遇。然而，隨著遙感地理信息服務(wù)不斷融人大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)，目前人才培養(yǎng)體系下成長的學(xué)生已難以為各大IT企業(yè)提供具有競(jìng)爭(zhēng)力的策略和方案，主要存在以下兩個(gè)問題：首先，當(dāng)前大部分高校遙感科學(xué)與技術(shù)專業(yè)培養(yǎng)方案停留在測(cè)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(yīng)用內(nèi)容的測(cè)繪工程專業(yè)，教學(xué)內(nèi)容偏向于外業(yè)測(cè)量，這在很大程度上限制了遙感科學(xué)與技術(shù)專業(yè)學(xué)生未來的就業(yè)與深造。其次，遙感科學(xué)與技術(shù)專業(yè)人才培養(yǎng)實(shí)踐中缺少與人工智能的融合，當(dāng)前很大一部分高校遙感專業(yè)在培養(yǎng)學(xué)生編程手段上較為缺乏，對(duì)人工智能技術(shù)在實(shí)踐教學(xué)中的滲透少之又少，難以滿足當(dāng)前社會(huì)對(duì)遙感人才的要求。

2結(jié)合人工智能技術(shù)的遙感實(shí)習(xí)創(chuàng)新教學(xué)方式研究

2.1關(guān)于培養(yǎng)方案改造的總體研究

遙感科學(xué)與技術(shù)專業(yè)在人工智能浪潮下面臨一系列的機(jī)遇與挑戰(zhàn)，如何擁抱人工智能革命，對(duì)專業(yè)進(jìn)行改造升級(jí)對(duì)本專業(yè)學(xué)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(diǎn)與人才培養(yǎng)的問題，培養(yǎng)方案升級(jí)可以分為五部分（圖1），即公共基礎(chǔ)課人工智能基礎(chǔ)知識(shí)加強(qiáng)、人工智能編程基礎(chǔ)能力提升、人工智能編程遙感應(yīng)用、實(shí)踐創(chuàng)新及實(shí)習(xí)與畢業(yè)設(shè)計(jì)提升五個(gè)部分。

2.2公共基礎(chǔ)課人工智能基礎(chǔ)知識(shí)加強(qiáng)

當(dāng)前，人工智能有六個(gè)大的研究領(lǐng)域，包括自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)表示、自動(dòng)推理和機(jī)器人學(xué)，這些研究方向都離不開數(shù)學(xué)知識(shí)，所以若要在遙感人工智能領(lǐng)域走得更遠(yuǎn)，必須擁有一定的、扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。而遙感更加注重圖像處理，即計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域，因此在專業(yè)基礎(chǔ)課中需加強(qiáng)矩陣、概率論相關(guān)知識(shí)。

2.3人工智能編程基礎(chǔ)能力提升

當(dāng)前，大部分測(cè)繪類專業(yè)培養(yǎng)過程中對(duì)編程課程并不重視，而主要注重外業(yè)測(cè)量技術(shù)，對(duì)人工智能的編程基礎(chǔ)與編程思維培養(yǎng)不夠。因此，實(shí)踐創(chuàng)新培養(yǎng)方案須針對(duì)當(dāng)前人工智能的發(fā)展，提升學(xué)生在基礎(chǔ)編程上的能力。

2.4人工智能編程遙感應(yīng)用

遙感科學(xué)與技術(shù)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(dāng)前的遙感數(shù)字圖像教學(xué)過程中也是基于傳統(tǒng)的教學(xué)方案，一方面部分教學(xué)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(xué)內(nèi)容。因此，在當(dāng)前遙感課程體系中需要增加如人工智能應(yīng)用等課程，突出地表建筑物識(shí)別、遙感影像地塊分割等圖像處理的教學(xué)內(nèi)容。通過人工智能在具體遙感圖像上的應(yīng)用，提升學(xué)生利用人工智能解決具體遙感問題的能力。

2.5實(shí)踐創(chuàng)新

為了提升遙感科學(xué)與技術(shù)專業(yè)學(xué)生實(shí)踐創(chuàng)新能力及解決實(shí)際問題的能力，一方面可以鼓勵(lì)同學(xué)組隊(duì)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(xué)生創(chuàng)新項(xiàng)目中引入一定比例的人工智能與遙感相結(jié)合的項(xiàng)目，進(jìn)一步提升學(xué)生的實(shí)踐能力。

2.6實(shí)習(xí)與畢業(yè)設(shè)計(jì)提升

在實(shí)習(xí)過程中，通過設(shè)計(jì)遙感應(yīng)用項(xiàng)目，如高分遙感地表分類，從數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)標(biāo)注方案、數(shù)據(jù)標(biāo)注、算法設(shè)計(jì)、算法開發(fā)、結(jié)果比對(duì)、現(xiàn)場(chǎng)答辯等環(huán)節(jié)，將學(xué)生分為若干組，共同實(shí)現(xiàn)一整個(gè)人工智能遙感應(yīng)用的任務(wù)，從而全面提升學(xué)生思考問題、分析問題與解決問題的能力，促進(jìn)人工智能相關(guān)技術(shù)與遙感行業(yè)應(yīng)用的融合。在畢業(yè)設(shè)計(jì)方面，提升與人工智能相結(jié)合的選題比例，以進(jìn)一步鍛煉學(xué)生的動(dòng)手能力。

3實(shí)踐情況

針對(duì)以上結(jié)合人工智能技術(shù)的遙感實(shí)習(xí)創(chuàng)新教學(xué)方式研究，本文在實(shí)踐創(chuàng)新、實(shí)習(xí)與畢業(yè)設(shè)計(jì)兩個(gè)方面進(jìn)行了實(shí)踐，在中國礦業(yè)大學(xué)（北京）2017、2018兩個(gè)年級(jí)本科生的畢業(yè)實(shí)習(xí)環(huán)節(jié)中布置了人工智能進(jìn)行圖像分類的相關(guān)任務(wù)，將學(xué)生分為7組，獨(dú)立完成數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練與測(cè)試精度等工作，采集的數(shù)據(jù)如圖2所示。

在各組實(shí)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(chǎng)進(jìn)行分類，形成訓(xùn)練集。各組獨(dú)立開發(fā)基于VCC和Resnet等深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行圖像分類，最后根據(jù)教師提供的測(cè)試集進(jìn)行測(cè)試。結(jié)果顯示，各組訓(xùn)練精度可達(dá)70%-95%，在測(cè)試集上的精度一般也在70%-85%。通過實(shí)踐，大部分學(xué)生的動(dòng)手能力得到了顯著提升。

4結(jié)束語

當(dāng)前，人工智能的發(fā)展對(duì)各行各業(yè)影響深遠(yuǎn)，既是挑戰(zhàn)亦是機(jī)遇。遙感作為一門新興技術(shù)學(xué)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(cè)繪科學(xué)與技術(shù)的一部分，在教學(xué)過程中受到傳統(tǒng)測(cè)繪課程體系的影響，大部分高校的遙感科學(xué)與技術(shù)課程體系還是偏向于測(cè)繪，因此對(duì)學(xué)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(chǔ)課人工智能基礎(chǔ)知識(shí)、人工智能編程基礎(chǔ)能力、人工智能編程遙感應(yīng)用、實(shí)踐創(chuàng)新及實(shí)習(xí)與畢業(yè)設(shè)計(jì)五方面的提升思路，并在中國礦業(yè)大學(xué)（北京）遙感專業(yè)實(shí)習(xí)中予以實(shí)踐，取得了良好的效果。