生态资源是人类生存、发展和自我实现的重要物质基础。对生态资源进行深入、全面的研究和认识，杏耀有利于人类社会的可持续发展。观测技术的进步提高了获取长期、跨尺度、海量、异构和多源数据的能力。在大数据的推动下，生态资源研究正在进入一个新的时代。

 

深度学习是一种能够自动提取复杂高维非线性特征的大数据驱动的机器学习方法。虽然深leanring取得了更好的性能对大比传统的统计学习数据挖掘和机器学习算法,处理生态资源数据时仍面临巨大的挑战,包括多源/ multi-meta异质性,时空耦合,地理相关性,空间复杂性,高、低信噪比。最近的一项研究澄清了上述的前沿问题。

 

相关研究论文《深度学习在生态资源研究领域的应用:理论、方法和挑战》已在《中国科学:地球科学》上发表。中国科学院植物研究所郭庆华教授和博士生金士超共同为第一作者。郭庆华为通讯作者。北京大学的刘宇教授和成都理工大学的徐强教授是合著的研究团队。

 

随着数据的积累、计算能力的提高和算法的进步，杏耀平台深度学习在很多领域都取得了显著的进步。本研究的重点是深度学习在生态资源领域的应用。主要内容包括:

 

(1)深度学习的历史、发展和基本结构概述(图1)。分析了生态资源大数据研究与卷积神经网络、递归神经网络和图神经网络所代表的深度学习结构之间的关系(图2)。

 

2)总结了生态资源深度学习的主要任务、公共数据集和工具(图2)。

 

3)展示了深度学习在植物图像分类、作物表型、植被制图等方面的应用。分析了深度学习在结构化和非结构化生态数据中的应用能力和潜力。

 

4)深度学习的挑战和前景的应用生态资源进行了分析(图3),包括标准化和数据的共享,建设众包平台集合,可解释性的深层神经网络混合深度学习领域知识,小样本学习、数据融合、浓缩和智能的应用程序。

 

本研究探讨了深度学习与生态资源研究的关系。这对于将计算机科学的技术前沿与生态资源领域的经典理论科学联系起来具有重要意义。这将有助于建立生态资源大数据时代理论发现与科学研究的新范式。