Quanv4EO: Empowering Earth Observation by means of Quanvolutional Neural Networks

每天由地球观测（EO）卫星和机载传感器在不同国家生成大量的遥感数据。这些数据被用于自然灾害监测、全球气候变化、城市规划等不同应用。在遥感应用中使用这些大数据带来了许多挑战。近年来，机器学习（ML）和深度学习（DL）算法的应用使得这些数据的使用更加高效，但是管理、处理和有效利用这些数据的问题也随之增加，因为传统计算机已经达到了极限。本文强调了在处理大量遥感数据方面，使用量子计算技术的显著转变。提出了Quanv4EO模型，该模型引入了quanvolution方法来预处理多维EO数据。首先，通过对MNIST和Fashion MNIST数据集的图像分类任务展示了其有效性，随后展示了其在遥感图像分类和滤波方面的能力。关键发现表明，所提出的模型不仅在图像分类方面保持了高精度，而且在EO应用方面相比传统方法还有约5％的改进。此外，该提出的框架具有较小的参数大小和无需训练量子核心的特点，使其能够更好地扩展处理海量数据集。这些进展突显了量子计算在解决遥感应用中传统算法的局限性方面的巨大潜力，为图像数据分类和分析提供了更加高效和有效的替代方案。

论文旨在解决如何更高效地处理遥感数据的问题，通过引入量子计算的方法提高遥感图像分类和分析的效率。这是一个新问题，因为传统计算机已经达到了极限，需要新的方法来处理大规模的遥感数据。

论文提出了一种名为Quanv4EO的模型，通过引入quanvolution方法对多维遥感数据进行预处理，从而实现更高效的遥感图像分类和分析。相比传统方法，该模型具有更小的参数规模和更好的可扩展性。

论文在MNIST和Fashion MNIST数据集上进行了实验验证Quanv4EO模型的有效性，并在遥感图像分类和过滤方面进行了进一步的实验。结果表明，该模型不仅在图像分类方面具有高精度，而且在遥感应用方面比传统方法提高了约5％。此外，该模型没有训练量子内核，具有更好的可扩展性，并且开源了代码。

近年来，随着大规模遥感数据的出现，越来越多的研究开始关注如何利用机器学习和深度学习方法来处理这些数据。与此同时，也有一些研究开始尝试使用量子计算来处理这些大规模遥感数据，如Quantum Machine Learning for Remote Sensing Data Processing和Quantum-enhanced machine learning for remote sensing image classification等。