基本信息

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文档摘要

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深度学习赋能下的光学遥感图像多标签分类技术探索与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

随着遥感技术的迅猛发展，光学遥感图像在获取地球表面信息方面发挥着日益重要的作用。光学遥感图像能够大面积、快速地获取地球表面的地物信息，其数据具有丰富的光谱、空间和纹理特征，为地球科学研究、资源监测、环境评估等众多领域提供了关键的数据支持。在实际应用中，一幅光学遥感图像往往包含多种地物类别，如城市区域可能同时存在建筑物、道路、绿地、水体等；农业区域包含农田、果园、林地等。传统的单标签分类方法已无法满足对这些复杂图像内容的准确描述和分析需求，多标签分类技术应运而生。

光学遥感图像多标签分类在众多领域有着极高的应