摘要
遥感图像分类是遥感领域的核心任务之一，其目的是将遥感图像中的像素或区域划分为不同的语义类别。
近年来，随着深度学习的快速发展，人工神经网络在遥感图像分类中取得了显著成果。
本文首先介绍了遥感图像分类和人工神经网络的基本概念，然后回顾了人工神经网络在遥感图像分类中的研究历史和现状，重点阐述了不同类型神经网络模型、特征提取方法以及模型优化策略，并对现有方法的优缺点进行了分析和比较。
最后，展望了基于人工神经网络的遥感图像分类方法的未来发展趋势，并提出了一些潜在的研究方向。
关键词：遥感图像分类；人工神经网络；深度学习；特征提取；模型优化
#1.1遥感图像分类遥感图像分类是指根据遥感图像的电磁辐射特征，利用计算机技术将图像中的像素或区域划分为不同的语义类别，例如水体、植被、建筑物等。
它是遥感图像解译的重要环节，在地图测绘、环境监测、城市规划、灾害评估等领域具有广泛应用。
#1.2人工神经网络人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork,ANN）是一种模仿生物神经系统结构和功能的计算模型。
它由大量相互连接的简单处理单元（称为神经元）组成，通过学习样本数据中的模式，建立输入与输出之间的复杂映射关系。
人工神经网络具有强大的非线性逼近能力、自学习能力、泛化能力和容错能力，在模式识别、图像处理、自然语言处理等领域取得了巨大成功。
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