随着卫星技术的发展，卫星图像的获取变得越来越容易。这些图像在各行各业都有着广泛的应用，如农业、林业、城市规划和国防。传统的人工图像分析方法效率低下且容易出错。卷积神经网络（CNN）是一种深度学习技术，它在图像识别和分类方面表现出了极高的准确性和效率。
卷积神经网络在卫星图像分析中的应用
卷积神经网络已被成功用于各种卫星图像分析任务，包括：
- 土地覆盖分类：识别图像中不同类型的土地覆盖，如森林、农田和城市地区。
- 变化检测：检测卫星图像时间序列中的
卫星图像分析的未来：卷积神经网络的应用与面临的挑战
本文版权声明本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，请联系本站客服，一经查实，本站将立刻删除。
