深度学习在遥感图像处理中的应用综述  

作　　者：胡泽民 毛克彪 徐乐园 黄东瑞 赵瑞 

机构地区：[1]宁夏大学物理与电子电气工程学院,宁夏银川750021

出　　处：《中国科技期刊数据库 工业A》2023年第2期13-17,共5页

基　　金：2021年宁夏自治区科技创新团队柔性引进人才项目(“北斗+”土壤水分和植被含水量监测仪器设备研发及应用创新团队,No.2021RXTDLX14);风云卫星应用先行计划资助(FY-APP-2022.0205),中央级公益性科研院所基本科研业务费专项(No.1610132020014)项目资助。

摘　　要：深度学习(Deep Learning)是在传统神经网络基础上衍生出来的一个新的分支,主要通过增加隐含层和节点数量以及优化功能(卷积等)的方法来达到提高目标识别精度。因此,深度学习在提高遥感图像识别和分类精度具有很强的优势。本文对其应用现状进行了分析,旨在推动深度学习在遥感图像处理研究中的进一步发展。方法 通过对相关文献进行分析总结,论述了深度学习与经典神经网络模型,同时比较了常用神经网络模型的优缺点。结果、结论 深度学习在遥感图像处理中已经有了很多应用,较传统算法精度上有很大的提高,随着深度学习研究的不断深入,其在遥感图像处理中的应用将得到进一步加强。

关 键 词：深度学习 神经网络 遥感图像 分类与识别 

分 类 号：G642[文化科学—高等教育学]