IT之家报道说，虽然许多遥感图像因为云层会被部分遮挡，显得扭曲模糊，导致数据很不完整，但这次的混合AI系统却能把卫星视角给恢复了。这个名叫SenseNet的系统采用了郊狼和狐狸的优化算法，能像动物们协作觅食一样精准去除云层。它把这些遮挡当成可去除的结构性噪声来处理，让卫星图像的信噪比一下子提升了60%。 以前的去云方法要么靠大气光散射模型，要么拿不同时段或光波的图像做对比，虽然管用却不太能搞定厚度不均匀的云或者全遮挡的情况。这两年用大数据训练的机器学习倒是不错，可惜必须得有清楚的参考图。要是没图，算法只能在云朵下面画出模糊一片。 而SenseNet不同，它在深度去噪方面做了个创新。从计算的角度看，这能帮着网络调整内部参数，躲开那些容易让训练卡住的局部最优解。跟别的方法比起来，它不光把信噪比拔高了2分贝，残差也更小了。这2分贝的进步，性能其实提升了快一半。 有了这个系统，农业边界画得更清晰，道路和水体也看得更明白了。这样一来，观察森林砍伐、看农作物长什么样、还有基础设施怎么建就方便多了。特别是在热带这种常年多云的地方，可靠的去云技术能补上数据缺口。IT和气候监测都很依赖近实时的卫星情报，这下灾害应对和气候适应策略也能更顺畅了。