基于深度学习的高分影像湿地分类研究综述
文献类型：期刊论文
| 作者 | 杨静2,3; 赵慧3; 罗耀华1,2; 王俊迪2,3 |
| 刊名 | 遥感技术与应用
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| 出版日期 | 2025-08-20 |
| 卷号 | 40期号:04页码:923-935 |
| 关键词 | 高分影像 湿地分类 深度学习 样本-模型 |
| ISSN号 | 1004-0323 |
| 英文摘要 | 高分影像地物分类是遥感分类研究热点之一。传统的卫星影像湿地分类采用人工提取特征解译方式，费时费力且精度低，高分影像下湿地植被特征复杂，湿地水文边界季节性波动，实现自动、高效地高分影像湿地分类是亟待解决的问题。为促进高分影像在湿地分类中的应用，研究阐明了深度学习在高分影像湿地分类中的优势，总结了在高分影像中常用的深度学习分类模型，分析了深度神经网络、卷积神经网络、生成对抗网络在湿地分类中的最新研究成果。最后从样本、模型两个方面对深度学习在高分影像湿地分类中存在的问题以及后续的研究趋势进行了展望。 |
| URL标识 | 查看原文 |
| 语种 | 中文 |
| 源URL | [http://ir.imde.ac.cn/handle/131551/59368]  |
| 专题 | 成都山地灾害与环境研究所_山地表生过程与生态调控重点实验室 |
| 作者单位 | 1.成都理工大学地球勘探与信息技术教育部重点实验室 2.成都理工大学计算机与网络安全学院(牛津布鲁克斯学院); 3.中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所; |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 杨静,赵慧,罗耀华,等. 基于深度学习的高分影像湿地分类研究综述[J]. 遥感技术与应用,2025,40(04):923-935. |
| APA | 杨静,赵慧,罗耀华,&王俊迪.(2025).基于深度学习的高分影像湿地分类研究综述.遥感技术与应用,40(04),923-935. |
| MLA | 杨静,et al."基于深度学习的高分影像湿地分类研究综述".遥感技术与应用 40.04(2025):923-935. |
入库方式： OAI收割
来源：成都山地灾害与环境研究所
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