通过自我监督方法和深度学习，在没有高质量地面真实标签的情况下，可实现对高分辨率土地利用 / 土地覆盖变化图的自动标注，准确率达到约 52%。
Oct, 2023
本文介绍了一种基于弱监督学习策略的方法，以处理远程感知特定形式的弱监督数据，并取得高分辨率大规模土地覆盖映射的进展，基于 SEN12MS 数据集进行了讨论和展示了一些基线结果。
Feb, 2020
本研究设计了一种新的自监督学习框架，可以从未标记数据的光谱 - 空间信息中学习表示，并通过两个典型的下游任务评估证明，所提出的 SSL 获得了模型性能的显著提高。
Jun, 2023
利用自我监督学习从大规模、无标签数据集中学习表示已被证明对于理解各种远程感知图像非常有效。本研究提出了一种增强型自我监督表示学习方法，通过简单而高效的预训练流程，解决了对比学习中的假阳性匹配问题以及重构学习中缺失上下文信息的问题，并通过语义一致性约束提供上下文信息。实验证明该方法在土地覆盖分类、语义分割、目标检测和实例分割等多个下游任务上优于全监督学习模型和目前最先进的自我监督学习方法，表明该方法能够学习出具有高泛化性和可迁移性的远程感知表示。
Sep, 2023
通过自监督学习机制，利用未标记的大规模遥感图像数据进行预训练，提高了远程传感器图像场景分类任务的性能，与传统的以 Imagenet 为代表的方法相比表现更佳。同时，研究了多个影响自监督学习的因素，这些研究成果对遥感领域中 SSL 技术的发展具有积极意义，有望提高大规模遥感图像处理的效率。
Oct, 2020
本文针对当前深度学习方法在计算机视觉和遥感专业任务中应用普及的情况，讨论了解决办法。结合地理位置信息，提出利用不标注数据进行自我监督预训练，探讨了联合嵌入方法在多种遥感图像模态下的应用，最终在甲烷源分类任务上获得良好的性能。
使用地面高程模型和自我监督学习的方法，在建筑物分割地图中利用少量标签数据取得了较好的效果，对于在遥感领域中提取特征具有高效性和有效性。
Nov, 2023
本研究旨在将对比学习方法应用于地理定位的数据集上，通过利用遥感数据的时空结构设计预处理任务和构建时空正对来消除对比学习和监督学习之间的差距，并在遥感图像分类、目标检测和语义分割等任务上展示该方法的有效性，同时还表明该方法可以应用于地理标记的 ImageNet 图像并提高相应任务的性能。
Nov, 2020
本文提出了一种新的自监督训练方法，利用来自多个传感器的共同数据来学习每种可能的组合的有用表示，该方法在遥感分类任务中优于全监督 ImageNet 权重，并随着越来越多的传感器融合而改善。
Aug, 2021
本研究提出了一种新颖的域自适应范式，利用遥感卫星数据来研究对比自监督表示学习和知识转移。通过在源数据集上进行自监督对比学习的预训练，并以循环交替的方式在目标数据集上进行下游任务，该方法实现了自监督知识转移，达到了最先进的性能和可解释的表示学习。
Apr, 2023