关于深度学习和遥感地物分类的研究
对深度学习的理解：
深度学习是通过算法进行分类一般会执行以下三个过程：首先定义特征，然后建立分类规则，最后通过分类规则完成分类。
实际上，在以往的分类方法中或多或少会利用已经被人类知识预选过得“特征”或“规则”。
一些研究表明，深度学习的隐藏层输出值自动的由低层次到高层次学习到了不同的特征，而每层的卷积核则会被训练成为如何提取这些特征的算子。
采用深度结构的神经网络模型称为了当前使用的深度学习，深度学习。深度学习网络既可以是线性的也可以加入非线性的层或参数非线性的。
遥感数据的分辨率越低，地物细节就越不清楚。即便是在较高分辨率的遥感数据上，地表上覆盖的大多数地物都不具备像日常生活样本库一样的丰富特征。
实际情况是，单个特征分类的精度(样本本身的类代表性)、特征间的相关性和特征的数量一起决定了分类的精度。
近年来，尽管比不上一些深度学习应用研究领域的热度，但是对于遥感地物分类的研究，特别是中高分辨率遥感数据地物分类的研究还是不少。但是，因为缺少一个统一的实验数据，很多研究也都只给出了结果而没有给出具体参数、算法和代码。所以并没有产生CIFAR-10,IMAGENET,COCO等日常生活样本库中形成共识的评价标准。早些年像美国的ELCD项目和欧洲的CORINE项目这一类面向全国资源利用概略调查应用的一般都是依靠分辨率较低的影像(10-30m左右)
深度学习通常需要大量样本进行训练。当前分享的中高分辨率遥感地物样本库，如UCMerced Land-use Dataset,RSSCN7 Dataset都不太能满足深度学习研究对样本数量的需求。
样本数量上的不足只是一个方面。现有的遥感样本库都只有最多30种地物类型，这主要是考虑到地物选择的典型性和细节丰富程度，而没有考虑需要全面涵盖遥感影像的地物类型。恰恰地表覆盖分类的应用中需要样本库有更全面的地物类型。另一个需要注意的问题是在样本库制作时要尽量避免不同标签物的混淆，尽管这些情况很常见。
避免不同标签地物的混杂一方面需要设计更合理的分类，保证内部有一定多样性的同时保证类间保持一定的可分性；另一方面，也可以采用多标签样本的方案，这可能更适合遥感地物的特点
现有的中高分辨率遥感样本库训练的网络并不能用于地物分类，但是它们可以用来研究网络本身。
注：文章选自《关于深度学习和遥感地物分类的研究》代林沅
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