基于深度卷积神经网络自学习特征的地表覆盖分类：方法、应用与展望

一、引言

1.1研究背景与意义

地表覆盖分类是对地球表面自然和人工覆盖要素进行类别划分与识别的过程，其结果能够反映地球表面的自然属性以及人类活动对自然环境的影响。地表覆盖分类在资源管理、生态研究等众多领域都具有重要意义。在资源管理方面，精确的地表覆盖分类信息有助于我们更好地了解土地、水资源、矿产资源等的分布状况与利用情况，从而为资源的合理开发与可持续利用提供科学依据。通过对土地覆盖类型的准确分类，可以清晰地掌握耕地、林地、草地等不同土地类型的面积与分布，进而为农业规划、林业发展以及畜牧业布局提供有力支持。在生态研究领域，地表覆盖