高分辨率遥感影像的可信智能场景分类方法  

Toward Trustworthy Intelligence for High‑Resolution Remote Sensing Image Scene Classification

作　　者：陈力 CHEN Li(School of Geosciences and Info-Physics,Central South University,Changsha 410083,China)

机构地区：[1]中南大学地球科学与信息物理学院,湖南长沙410083

出　　处：《武汉大学学报（信息科学版）》2023年第12期2104-2104,共1页Geomatics and Information Science of Wuhan University

摘　　要：近年来,深度学习技术推动了高分辨率遥感影像智能理解的发展。然而,基于深度卷积神经网络的高分辨率遥感影像应用往往只能获得模型的最终预测结果,而无法解释决策过程中影响模型泛化性的原因。此外,深度学习的对抗样本问题也使得这些应用存在安全隐患。

关 键 词：高分辨率遥感影像 深度卷积神经网络 场景分类 深度学习 智能理解 决策过程 安全隐患 

分 类 号：P237[天文地球—摄影测量与遥感]