摘要
遥感技术作为一门对地观测技术，近年来发展迅速，为我们提供了海量的遥感数据。
如何高效、准确地对这些数据进行分类，成为了遥感领域的研究热点。
传统的遥感数据分类方法，如基于统计模型和基于特征的方法，在处理高分辨率、高维度的遥感数据时面临着巨大的挑战。
卷积神经网络(CNN)作为深度学习领域的一种重要模型，凭借其强大的特征提取和表达能力，为遥感数据分类提供了新的思路。
本文首先介绍了遥感数据分类和卷积神经网络的基本概念，并概述了其发展历程；其次，对基于卷积神经网络的遥感数据分类方法进行了详细的综述，包括常用的网络模型、数据预处理方法、训练策略等；最后，对该领域未来可能的研究方向进行了展望。
关键词：遥感数据分类；卷积神经网络；深度学习；特征提取；文献综述
随着遥感技术的飞速发展，我们已经能够获取到海量的、多样的遥感数据，涵盖了光学、高光谱、SAR等多种传感器。
这些数据为我们监测地球环境、管理自然资源、应对灾害等提供了重要的信息来源。
遥感数据分类作为遥感信息提取的关键环节，其目的是将遥感图像中的每个像素或区域划分为不同的类别，例如水体、森林、耕地、建筑物等。
传统的遥感数据分类方法主要依赖于人工设计的特征和浅层分类器，例如支持向量机(SVM)、随机森林(RF)等。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
