基于全卷积神经网络的遥感图像典型地物分类：方法、挑战与优化.docx

基于全卷积神经网络的遥感图像典型地物分类：方法、挑战与优化

一、引言

1.1研究背景与意义

随着遥感技术的飞速发展，高分辨率遥感图像能够提供更加丰富的地表信息，其应用范围涵盖了国土资源调查、城市规划、农业监测、生态环境评估等多个重要领域。在这些应用中，准确地对遥感图像中的典型地物进行分类，是实现信息提取与分析的关键环节。例如，在国土资源调查中，通过对遥感图像地物分类，可以清晰了解土地利用类型分布，为土地资源合理规划提供依据；在农业监测里，识别农作物种类及生长状况，有助于精准农业的开展，提高农业生产效率。传统的遥感图像地物分类方法主要依赖于人工设计的特征，如基于光谱特征的最大似然分类法、基于纹