"基于深度学习的高分辨率遥感图像识别与分类研究"
深度学习作为一种新兴的机器学习技术，在高分辨率遥感图像识别与分类领域中具有极其重要的价值和地位。基于深度学习的高分辨率遥感图像识别与分类研究旨在解决遥感图像识别与分类技术中存在的问题，从而提高高分辨率遥感图像的应用价值。
1. 遥感图像及其分类方法
遥感图像是按一定的比例尺，客观真实地记录和反映地表物体的电磁辐射的强弱信息，是遥感探测所获得的遥感信息资料的一种表现形式。事实证明，地球上每一个物体无时无刻都在吸收、发射和反射电磁波，遥感设备就是基于这个原理超远距离采集遥感图像的。然而，呈现在我们面前的遥感图像并没有人们预期的那么清晰，它常常因为遥感设备中的载体（卫星、航天飞机、无人机等）所处的外部拍摄环境（云层、气流、电磁波、光波）的影响而导致拍摄出的图像目标轮廓模糊、形状结构复杂多样，同时遥感设备拍摄角度的不同也可导致图像明暗及颜色的差异。
2. 深度学习理论
深度学习是一种具有深层次网络结构的人工智能算法。它由Hinton提出，通过多层人工神经网络拟合训练样本数据，解决了传统神经网络算法在训练多层神经网络时出现的局部最优问题，从此拉开了深度学习的研究热潮。
2.1 人工神经网络
根据仿生学原理，人们设计出了类似于人脑结构的人工神经网络数学模型。在这个模型中，神经元是处理信息的基本单元，人工神经网络就是通过大量的人工神经元相互连接，构造出复杂的人工神经网络模型。
2.2 浅层结构与深层结构
深度学习本质上是对拥有深层结构的模型进行训练的一类方法的统称。深度学习之所以称之为“深度”，是对于支持向量机、最大熵、提升方法等“浅层”学习方法而言，具有更深的网络结构。实验证明，虽然浅层结构在处理简单的数据时具有明显的速度优势，但是由于算法结构的局限性，对于复杂的数据（例如视频影像、高清图像、语音资料等）就凸显出表征能力不足的问题，并且缺乏泛化能力。
2.3 卷积神经网络
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种常用的深度学习算法，它可以自动学习图像特征，从而实现图像分类和目标检测等任务。卷积神经网络的主要优势在于，它可以处理大规模的图像数据，并且具有很强的泛化能力。
3. 高分辨率遥感图像识别与分类
基于深度学习的高分辨率遥感图像识别与分类研究旨在解决高分辨率遥感图像识别与分类技术中存在的问题。通过结合深度学习算法和传统图像预处理技术，可以实现高分辨率遥感图像的识别与分类。
4. 结论
基于深度学习的高分辨率遥感图像识别与分类研究可以极大地提升高分辨率遥感图像的处理能力，从而提高高分辨率遥感图像的应用价值。随着深度学习技术的不断发展和完善，基于深度学习的高分辨率遥感图像识别与分类研究将具有广阔的应用前景和发展空间。
