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深度学习模型利用卫星夜光数据检测“暗船”
研究人员开发了一个名为 YOLO11 的深度学习模型，利用夜间灯光卫星图像来检测渔船。该双分支架构同时处理全色和 RGB 数据，取得了高性能指标，包括 0.96 的 mAP@50。当应用于印度海岸时，该模型识别出超过 31,000 艘船只实例，其中大部分（77.3%）被识别为可能未传输 AIS 的“暗船”。研究还显示，捕捞活动高峰期在 1 月至 4 月之间，集中在海岸线 50-100 公里范围内。
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AI框架利用SAR数据监测灾后城市恢复
研究人员开发了一个无监督框架，利用高分辨率合成孔径雷达（SAR）时间序列和深度学习来监测灾后城市恢复。该方法识别出指示重建活动的持续时间异常，生成空间明确的恢复图。应用于2023年土耳其-叙利亚地震，该框架揭示了不同城市区域重建动态的差异，区分了结构变化和社会经济活动恢复。