介绍AI与遥感技术的快速发展背景，以及其在各类应用中的重要性，特别是在数字摄影测量领域的潜力。
明确本文的研究目的在于探讨多模态卫星遥感影像的智能处理技术，以提高遥感影像的分析效率和准确性。
分析AI+遥感融合技术对环境监测、资源管理和城市规划等领域的实际应用意义，强调其社会经济价值。
概述研究将重点关注多模态卫星遥感影像的获取、处理、分析，以及应用示例，包括技术创新点。
阐述研究的整体思路，从数据获取到模型建立，再到结果分析的系统化过程，确保研究的逻辑性和连贯性。
介绍研究所采用的多种方法，包括深度学习、图像处理、数据融合等，说明每种方法的适用性与优势。
详细介绍论文的各章节安排及其主要内容，提供读者对全篇论文的整体把握。
总结本研究在多模态卫星遥感影像智能处理技术中的创新点，强调其相对于现有技术的突破性进展。
讲述人工智能技术的基本概念、发展历程及其在图像处理中的应用实例。
阐述遥感技术的基本原理、分类及其在地球科学中的重要性，介绍主要的遥感平台。
分析多模态遥感影像的特点，包括不同时间、空间和光谱数据的综合应用对信息获取的影响。
介绍数字摄影测量的基本概念、技术流程及其在卫星遥感影像处理中的应用场景。
探讨获取多模态卫星遥感影像的数据来源、获取技术及其在不同应用中的适用性。
总结影像预处理的主要步骤，包括几何校正、辐射校正和噪声去除，以提高后续分析的质量。
介绍常用的数据融合技术，包括像素级、特征级和决策级融合，分析其优缺点及应用实例。
详细介绍在多模态影像处理中应用的智能算法，如卷积神经网络（CNN）和深度学习的实现。
分析AI+遥感技术在环境监测中的具体案例，如水体污染检测和森林覆盖变化监测。
探讨AI与遥感结合在城市规划中的应用案例，包括土地利用规划和城市热岛效应分析。
总结AI+遥感在智慧农业中的应用案例，例如作物生长监测和病虫害预警系统的实证分析。
探讨AI与遥感技术在自然灾害监测中的应用，如地震、洪水和火灾的监测及响应机制。
总结本文的主要研究结论，强调AI与遥感结合在多模态卫星遥感影像智能处理中的重要性与前景。
基于本研究的成果，提出未来在AI与遥感融合技术研究中的潜在方向和发展趋势。
根据研究结论，提出在政策层面与实际应用中改进AI+遥感技术的建议，以促进其更广泛的应用。