在遥感图像处理领域，数据量不足是目前主要的问题么？

谢邀！

数据量不是不足，是很足。你提出这个问题应该是因为你的数据获取通道不够通畅。

在遥感图像处理领域，目前最卡脖子的技术是深度学习智能提取算法的精度无法满足生产需要，在实际的生产作业中目前基本还是靠人工或者人机交互（计算机利用算法处理完，人工修改）。

智能提取的技术一旦被攻破，遥感行业将会迎来一次新的飞跃，这话绝不是耸人听闻。

智能提取为什么这么难？有以下原因：

1、对于不同的遥感数据源来说

光谱数量不统一、光谱的波段取值不统一、空间分辨率多样化。

2、对于相同的遥感数据源来说

不同地区的影像颜色不一致、纹理有偏差等等。

3、对于需要提前的地物来说

如果地物有固定的形状，比如飞机、船舶、房屋等，提取的精度还说得过去，一旦提取不确定形状、不确定纹理的地物时就会产生很大的偏差，比如林地，稠密的和稀疏的纹理是不同的。

所以在这么多不确定性面前，随便拿一张影像就让计算机提取林地、草地、水体、裸地。。。这些都没有固定的形状，纹理也不是十分确定，真的很难让计算机做出非常正确的判断。

这个回答是于2020年5月17日，在此做一下标记。

期待哪一天，我们遥感界攻克了这个难题，我再来更新祝贺！

我是你们的刘大圣~