"融合不精准先验知识的Landsat 8 OLI影像深度学习分类方法"
本文提出了一种融合不精准先验知识的Landsat 8 OLI影像深度学习分类方法，该方法可以自动规避先验知识中的不精准单元，在图斑约束空间内实现了分类样本的自动化区域选择和特征提取，并获得了高置信度知识，然后利用这些分类样本训练深度残差网络，从而实现大区域影像的精确分类。
知识点一：深度学习在遥感影像分类中的应用
深度学习技术在遥感影像分类中的应用可以提高分类的准确性和自动化率。本文中，我们使用深度残差网络来训练分类样本，并实现了高精度的影像分类。
知识点二：不精准先验知识的融合
不精准先验知识指的是实际场景中包含大量的不精准信息，例如土地利用和土地覆盖（LULC）信息的不确定性。本文中，我们提出了一种融合不精准先验知识的方法，该方法可以自动规避先验知识中的不精准单元，并获得高置信度知识。
知识点三：自动化分类样本选择和特征提取
本文中，我们提出了自动化分类样本选择和特征提取的方法，该方法可以自动选择分类样本，并提取相关特征，从而提高分类的准确性和自动化率。
知识点四：深度学习在遥感影像分类中的优势
深度学习技术在遥感影像分类中的优势在于可以自动学习图像特征，提高分类的准确性和自动化率。本文中，我们使用深度残差网络来训练分类样本，并实现了高精度的影像分类。
知识点五： Landsat 8 OLI 影像的应用
Landsat 8 OLI 影像是一种高空间分辨率的遥感影像，广泛应用于土地利用和土地覆盖（LULC）信息的获取。本文中，我们使用 Landsat 8 OLI 影像来测试我们的分类方法，并获得了高精度的分类结果。
知识点六： Landsat 8 OLI 影像分类的挑战
Landsat 8 OLI 影像分类面临着一些挑战，例如不精准先验知识、遥感影像中的噪声和干扰等。本文中，我们提出了一种融合不精准先验知识的方法，该方法可以自动规避先验知识中的不精准单元，并获得高置信度知识。
知识点七：深度学习在遥感影像分类中的未来发展方向
深度学习技术在遥感影像分类中的未来发展方向包括：1）多源遥感影像融合；2）深度学习模型的优化；3）不精准先验知识的融合等。本文中，我们提出了一种融合不精准先验知识的方法，该方法可以自动规避先验知识中的不精准单元，并获得高置信度知识。
