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基于深度神经网络的遥感图像分类算法综述
一、本文概述
Overviewofthisarticle
随着遥感技术的快速发展和深度学习理论的日益成熟，基于深度神经网络的遥感图像分类算法在近年来得到了广泛关注。本文旨在对这一领域的必威体育精装版研究进行综述，探讨深度神经网络在遥感图像分类中的应用现状、发展趋势以及面临的挑战。文章首先介绍了遥感图像分类的重要性和应用场景，然后概述了深度神经网络的基本原理和常见模型，接着重点分析了深度神经网络在遥感图像分类中的典型应用案例，最后讨论了当前存在的问题和未来的研究方向。通过本文的综述，希望能为相关领域的研究人员提供有价值的参考，推动遥感图像分类技术的进一步发展。
Withtherapiddevelopmentofremotesensingtechnologyandtheincreasingmaturityofdeeplearningtheory,remotesensingimageclassificationalgorithmsbasedondeepneuralnetworkshavereceivedwidespreadattentioninrecentyears.Thisarticleaimstoprovideareviewofthelatestresearchinthisfield,exploringtheapplicationstatus,developmenttrends,andchallengesofdeepneuralnetworksinremotesensingimageclassification.Thearticlefirstintroducestheimportanceandapplicationscenariosofremotesensingimageclassification,thenoutlinesthebasicprinciplesandcommonmodelsofdeepneuralnetworks.Then,itfocusesonanalyzingtypicalapplicationcasesofdeepneuralnetworksinremotesensingimageclassification,andfinallydiscussesthecurrentproblemsandfutureresearchdirections.Throughthisreview,wehopetoprovidevaluablereferencesforresearchersinrelatedfieldsandpromotethefurtherdevelopmentofremotesensingimageclassificationtechnology.
二、遥感图像分类基础知识
Basicknowledgeofremotesensingimageclassification
遥感图像分类是遥感应用中的一项重要任务，旨在根据图像中的像素或区域的光谱、纹理、形状等特征，将其划分到不同的类别中。这些类别通常对应于地表的不同覆盖类型，如森林、水体、城市、农田等。准确的遥感图像分类对于环境监测、城市规划、灾害预警等领域具有重要意义。
Remotesensingimageclassificationisanimportanttaskinremotesensingapplications,aimingtoclassifypixelsorregionsintodifferentcategoriesbasedontheirspectral,texture,shape,andothercharacteristics.Thesecategoriestypicallycorrespondtodifferenttypesofsurfacecover,suchasforests,waterbodies,cities,farmland,etc.Accurateclassificationofremotesensingimagesisofgreatsignificanceforenvironmentalmonitoring,urbanplanning,disasterwarning,ando
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