综述：基于深度学习的遥感图像分类.pdf

遥感技术利用遥感图像对地球表面及地物进行观测和分类，在军事和民用领域都得到了广泛的应用。遥感图像分类是地球观测技术中的重要组成部分，能够对遥感图像中的像素或场景进行标注，以识别和区分不同的地面特征和对象。然而，遥感数据的高维特性和相对较少的标记样本使得分类任务面临很大的挑战。近年来，随着深度学习（DL）技术的发展，基于深度学习的遥感图像分类方法取得了重大突破，为遥感图像分类的研究和发展带来了新的机遇。 文章首先概述了典型深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、深度信念网络（DBN）和堆叠自编码器（SAE）等，它们在图像特征提取和模式识别方面展现出强大的能力。深度学习模型通常包含大量的层，每一层可以学习输入数据的复杂表示，从而捕捉到数据中的层次化特征。例如，卷积神经网络通过卷积层、池化层和全连接层的组合，可以有效地从遥感图像中提取空间特征，并进行分类。 文章接着系统地回顾了基于深度学习的像素级分类和场景分类方法。像素级分类关注于对单个像素点进行精确分类，而场景分类则着眼于对整个图像进行分类。在深度学习框架下，研究者们利用深度卷积网络对遥感图像中的每个像素进行分类，从而能够精确识别地表覆盖类型。与此同时，场景分类方法则侧重于整个遥感图像，通过深度网络学习图像级别的特征，用于区分不同类型的地物场景。 文章还对典型的基于深度学习的遥感分类方法进行了性能比较分析。包括对比传统机器学习方法与深度学习方法在分类精度、处理速度、模型泛化能力等方面的差异。传统方法通常依赖于人工设计的特征，而深度学习方法则能够自动从大量数据中学习高级特征。因此，深度学习方法在处理高维遥感数据方面显示出更大的潜力。 然而，尽管基于深度学习的遥感图像分类技术取得了显著的进展，但仍然存在一些挑战和值得进一步研究的方向。例如，深度学习模型通常需要大量的标注样本进行训练，而遥感图像的标记样本数量有限；同时，深度学习模型的计算复杂度较高，这在实际应用中可能会造成资源消耗过大。此外，对于不同地理位置、不同季节和不同分辨率的遥感数据，如何构建鲁棒性强、泛化能力好的深度学习模型也是一个关键问题。 深度学习为遥感图像分类带来了新的发展动力和广阔的应用前景，但同时也提出了新的挑战。随着深度学习算法的不断进步和遥感数据采集技术的更新，我们有理由相信，遥感图像分类技术将取得更加广泛的应用，为地球观测和相关领域提供更加强大和精确的技术支持。