深度学习是否是万能的？
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记得去年参加遥地所博士、硕士开题的老师反映，说现在有一半以上的博士硕士都是在研究深度学习在遥感上的应用。
我想起我当学生的时候，那时候的热潮是小波变换，是什么业务都要往小波变换上套一套。等热潮退了以后，你会发现也就一些门类的工作适合在这个技术上拓展，其他的根本挨不上，甚至效果不如普通方法。我觉得天底下没有什么新鲜事，这次的深度学习热潮也不例外。
我和一些真正做信号分析的老师交流过，在遥感应用领域，比如小样本简单目的分类上，深度学习是不如SVM之类的传统办法的。不过有一股热潮也不错，通过人海筛选之后，最终人们总会发现那些业务适用那些业务不适用的。
昨天我们空天院的微信上贴了一篇用深度学习来做水体提取的文章，图像丰富，很有一些冲击力，所以我也转了一些群。
但是等晚上认真拜读学习的时候，发现可能不如想象中那么好。首先没有将深度学习的结果和传统的结果做一些直接的对比（用图或者用统计数据），其次我不知道是用图错误还是什么其他原因，文中的图恰恰说明用深度学习效果不好。
比如左上角的黄色的沙洲形状就和提取结果完全不符合，如果仔细看还有很多细节也不符合。我都怀疑是否是从左边这张图像上提取的，如果是用NDWI之类的简单提取方法，肯定不会是这个结果。文中其他图也有很多这样的不吻合现象。
可能文章还是需要更认真地说明，深度学习在水体提取上到底相对传统方法好在哪里。
作者简介：陈甫，简书作者，中国科学院中国遥感卫星地面站副研究员，《慧天地》特约撰稿人chenfu@radi.ac.cn
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编辑 / 毕欣慧 审核 / 呼慧珊 王怡波
指导：万剑华教授