摘要
遥感图像分类是遥感技术应用的核心内容之一，而人工神经网络作为一种强大的机器学习方法，为遥感图像分类提供了新的思路和方法。
本文首先介绍了遥感图像分类和人工神经网络的基本概念，然后回顾了人工神经网络在遥感图像分类中的发展历程，并重点概述了不同神经网络模型在该领域的应用现状。
此外，本文还分析了当前研究存在的问题和挑战，并展望了未来的发展趋势，旨在为基于人工神经网络的遥感图像分类方法研究提供参考。
关键词：遥感图像分类；人工神经网络；深度学习；特征提取；分类精度
随着遥感技术的飞速发展，遥感图像的空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率都得到了显著提升，这为我们获取地球表面信息提供了前所未有的机遇。
遥感图像分类作为遥感技术应用的核心内容之一，旨在将遥感图像中的地物按照一定的规则划分到不同的类别中，对于土地利用/覆盖变化监测、环境监测、灾害评估等领域具有重要的意义。
传统遥感图像分类方法主要依赖于人工设计的特征，例如光谱特征、纹理特征等，然而这些特征往往难以充分表达地物的复杂性和多样性，导致分类精度受限。
近年来，随着机器学习技术的快速发展，人工神经网络作为一种强大的机器学习方法，以其强大的非线性逼近能力、自适应学习能力以及对噪声的鲁棒性，为遥感图像分类提供了新的思路和方法。
人工神经网络通过模拟人脑神经元的结构和功能，构建起能够学习和处理信息的复杂网络模型。
与传统方法相比，人工神经网络能够自动从数据中学习特征，避免了人工设计特征的局限性，从而提高分类精度。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
