基于深度学习的遥感影像城市环境污染预测与分析文献综述

随着城市化进程的加速和人类活动的加剧，城市环境污染问题日益突出，对城市居民的健康和生活质量造成严重威胁。

传统的环境污染监测方法往往依赖于地面监测站，存在着监测范围有限、成本高昂、时效性差等局限性。

近年来，遥感技术作为一种高效、大范围、动态的环境监测手段，为城市环境污染监测提供了新的思路。

特别是随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的遥感影像分析方法在城市环境污染监测中展现出巨大潜力。

本文首先介绍了深度学习和遥感影像技术的基本概念，以及深度学习在遥感影像分析中的应用；其次，回顾了城市环境污染指标体系构建的研究进展，并探讨了深度学习在城市环境污染预测与分析中的主要研究方法；接着，对当前研究中存在的不足和挑战进行了分析，并展望了未来的发展方向。

关键词：深度学习；遥感影像；城市环境污染；预测与分析；文献综述

近年来，随着全球城市化进程的加速，城市环境污染问题日益严重，对人类健康和生态环境构成严重威胁。

传统的环境监测方法主要依赖地面监测站，但其监测范围有限、成本高昂且数据获取不及时，难以满足大尺度、高精度环境监测的需求。

遥感技术作为一种非接触式、大范围、动态观测手段，为城市环境污染监测提供了新的解决方案。

深度学习作为机器学习领域的前沿技术，近年来在遥感影像分析领域取得了显著成果。