深度卷积神经网络赋能遥感图像场景分类：原理、应用与优化

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迅猛发展，遥感图像的获取变得日益便捷和高效。如今，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。例如精准识别出耕地、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，