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基于深度学习的遥感影像地物分类研究

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摘要摘要：本研究旨在探讨基于深度学习技术的遥感影像地物分类方法，以提高遥感影像解译的准确性和效率。研究使用了深度卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习模型，对高分辨率遥感影像进行了特征提取和地物分类。实验结果表明，与传统方法相比，深度学习方法在地物分类任务中表现出更高的精度和鲁棒性。此外，研究还考察了不同遥感传感器和数据预处理方法对分类性能的影响，并提出了进一步改进的可能性。这项研究为遥感影像地物分类领域的发展提供了有力支持，可广泛应用于城市规划、环境监测和资源管理等领域。

DOI lj1e7e6qrd/7982368

作者黄悦

机构地区 140402198410082021

出处《中国科技信息》 2024年1期

关键词深度学习遥感影像地物分类循环神经网络特征提取数据预处理遥感传感器。

分类 [建筑科学][建筑技术科学]

出版日期 2024年01月27日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）