基于深度学习的高分辨率遥感影像分类方法研究  

作　　者：胡文中 

机构地区：[1]杭州中地测绘科技有限公司,浙江 杭州 310000

出　　处：《中文科技期刊数据库(全文版)工程技术》2025年第4期142-144,共3页

摘　　要：随着遥感技术的迅猛发展和高分辨率遥感影像获取能力的提升,基于深度学习的遥感影像分类方法成为遥感图像处理领域的重要研究方向。本文根据高分辨率遥感影像分类中深度学习方法的最新研究进展,重点讨论了卷积神经网络(CNN)、深度卷积神经网络(DCNN)、生成对抗网络(GAN)等技术在遥感影像分类中的应用。研究表明,深度学习技术能够有效提升遥感影像的分类精度,尤其是在复杂环境和高维数据的处理上,相较于传统方法具有显著的优势。然而,这些方法在大规模数据处理、特征选择和计算资源消耗等方面仍面临挑战。

关 键 词：深度学习 遥感影像 高分辨率 卷积神经网络 

分 类 号：P237[天文地球—摄影测量与遥感]