用于检测和描述卫星图像中的新闻事件的多智能体反馈系统

卫星图像的变化通常发生在多个时间步长内。尽管出现了双时态变化图像描述数据集，但遥感中缺乏多时态事件图像描述数据集（每个序列至少两个图像）。存在这种差距的原因是（1）在卫星图像中搜索可见事件和（2）标记多时相序列需要大量的时间和劳动力。为了应对这些挑战，我们提出了 SkyScraper，这是一种迭代多代理工作流程，可以对新闻文章进行地理编码并合成相应卫星图像序列的图像描述。我们的实验表明，SkyScraper 成功发现的事件比传统地理编码方法多 5 倍，这表明代理反馈是在卫星图像中呈现新的多时相事件的有效策略。我们将我们的框架应用于全球新闻文章的大型数据库，策划一个包含 5,000 个序列的新的多时态图像描述数据集。通过自动识别与新闻事件相关的图像，我们的工作还支持新闻业和报道工作。