基于卷积神经网络的遥感图像场景分类算法：原理、优化与应用.docx

一、引言

1.1研究背景与意义

随着航天技术和传感器技术的飞速发展，遥感图像的获取变得日益便捷和高效，大量高分辨率、多光谱的遥感图像被源源不断地采集。这些图像蕴含着丰富的地球表面信息，涵盖了从自然地理环境到人类社会活动的各个方面，为众多领域的研究和应用提供了不可或缺的数据支持。在这样的背景下，遥感图像场景分类作为遥感信息处理的关键环节，显得尤为重要。

在资源管理领域，准确的遥感图像场景分类能够帮助我们清晰地了解土地利用状况，比如精准识别出耕地、林地、建设用地等不同类型的土地，从而为合理规划土地资源、制定科学的土地政策提供有力依据，保障土地资源的高效利用和可持续发展。在农业方面，通过对遥感图像