遥感图像分割是一种应用于遥感图像的计算机视觉技术，用于将图像划分为不同的区域，每个区域代表地表的不同特征，如水体、森林、城市区域等。这种分割帮助我们更好地理解和分析地球表面的变化，对于环境监测、城市规划、农业、灾害管理等领域至关重要。
技术实现：
- 传统方法：最初，遥感图像分割依赖于基于阈值的方法、区域生长技术或聚类算法，这些方法主要基于像素的颜色、纹理等属性。
- 深度学习方法：随着深度学习的发展，特别是卷积神经网络（CNN）在图像处理中的广泛应用，遥感图像分割技术有了显著的进步。通过训练深度学习模型识别和学习地表特征的复杂模式，可以实现更准确和高效的分割。
- 少样本分割（FSS）：如你所述的内容简介中提到的，少样本分割是一种新兴技术，特别适用于标注数据稀缺的情况。该技术通过学习少量样本来进行有效的图像分割，利用如Agent Mining Transformer（AgMTR）这样的高级技术来提高分割的准确性和适应性。
遥感图像分割技术在提高我们对地球环境的理解以及支持各种实际应用中扮演了关键角色。
- 资源管理：通过分析地表覆盖的变化，可以更好地管理自然资源，如水资源和森林。
- 环境保护：遥感图像分割可以用于监测环境变化，如沙漠化、森林砍伐等，从而为环保提供数据支持。
- 灾害评估：在自然灾害如洪水、地震后，遥感图像分割有助于快速评估受影响区域的损害程度，支持救援和重建工作。
- 城市规划：城市扩展和规划可以利用遥感图像来监控土地使用情况，优化城市布局，减少对环境的影响。
论文作者：Hanbo Bi,Yingchao Feng,Yongqiang Mao,Jianning Pei,Wenhui Diao,Hongqi Wang,Xian Sun
作者单位：Chinese Academy of Sciences;University of Chinese Academy of Sciences;Tsinghua University
论文链接：http://arxiv.org/abs/2409.17453v1
内容简介：
1）方向：少样本分割（FSS）
2）应用：遥感图像分割
3）背景：以往的FSS方案通过支持-查询像素对之间的相似性构建像素级语义相关性。然而，在遥感场景中，这种像素级相关性可能会导致大量不匹配，从而引发查询前景（FG）与背景（BG）像素之间的语义模糊。
4）方法：为了解决这一问题，提出了一种新型的Agent Mining Transformer（AgMTR），该方法自适应地挖掘一组局部感知代理，以构建代理级语义相关性。与像素级语义相比，这些代理配备了局部上下文信息，具有更广泛的感受野。具体而言，首先提出了代理学习编码器（ALE），用于建立最优传输计划，使不同代理在不同局部区域下聚合支持语义。随后，构建了代理聚合解码器（AAD）和语义对齐解码器（SAD），分别用于从未标记数据源和查询图像中挖掘有价值的类特定语义。
5）结果：在遥感基准iSAID上的广泛实验表明，所提方法达到了最先进的性能。值得注意的是，该方法在更常见的自然场景中，如PASCAL-5i和COCO-20i，表现同样具有竞争力。
