这次的资源是关于遥感图像解译的，包含了六个内容，分别是目视解译、传统计算机解译方法、决策树分类、面向对象分类、神经网络分类和卷积神经网络分类法。它们有以下特点：
目视解译是指利用人的视觉和认知能力，通过观察遥感图像的形状、大小、颜色、纹理、位置等特征，判断图像上的地物类型和属性。它是最早和最基本的遥感图像解译方法，但也受到人为因素和主观性的影响。
传统计算机解译方法是指利用计算机对遥感图像进行自动或半自动的处理和分析，通过设置阈值或规则，将图像分割成不同的区域或类别。
决策树分类是指利用一系列的判断条件，将遥感图像中的每个像元按照一定的顺序和逻辑分配到不同的类别中。
面向对象分类是指将遥感图像分割成具有相似特征和意义的对象，然后对每个对象进行分类。它可以充分利用图像中的空间信息和语义信息，但也需要合理的分割方法和分类标准。
神经网络分类是指利用人工神经网络模拟人脑的学习和记忆能力，通过训练样本来调整网络参数，实现对遥感图像的分类。
卷积神经网络分类法是指利用卷积神经网络提取遥感图像中的特征，并通过全连接层或其他层来实现分类。它可以自动学习图像中的高层次特征，并具有强大的泛化能力。
