The Deep Learning AI for Environmental Monitoring——Deep

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

环境监测是整个经济社会发展的一个重要环节，环境数据是影响经济、金融、社会和政策走向的不可或缺的组成部分。目前，环境监测主要依靠地面站（例如气象台）或者卫星遥感影像获取的数据进行实时监测，其精确度受到数据源和采集技术、传感器尺寸大小、仪器安装位置等诸多因素的限制。近年来，随着新型的高精度卫星以及深度学习模型的不断涌现，基于卫星图像的数据分析技术逐渐被提出为解决这一问题提供新的方案。 在此背景下，本文将阐述基于深度学习的方法，如何利用卫星图像和时间序列数据进行环境监测。特别需要指出的是，本文的研究并非只有一种方法，也存在很多不同的方法可以用于环境监测领域。深度学习作为机器学习的一个分支，已经取得了极大的成功，可以有效地处理复杂的特征并预测相应的结果。本文将通过学习TensorFlow及其相关库实现一个简单的卷积神经网络（CNN）对卫星图像进行分类，并通过时间序列分析发现大气变暖带来的降水量变化，从而帮助政府制定政策进行应对。

2.基本概念术语说明

2.1 定义与术语说明

深度学习 (Deep Learning) 是机器学习中的一种手段，它是由多个隐层的神经网络组成，可以学习不同特征之间的关联关系。 一般来说，深度学习包括以下几个要素：

• 模型选择：如何选择合适的模型？
• 数据准备：如何准备好数据？数据是否需要清洗、归一化？
• 超参数优化：如何调整模型的参数？
• 模型训练：如何训练模型？
• 模型评估：如何评估模型的效果？</