近三年的遥感图像分类算法有哪些
时间: 2024-11-07 13:29:24 浏览: 72
近三年来,遥感图像分类算法有了显著的发展,结合深度学习的突破,尤其是卷积神经网络(CNN)的进步,出现了许多先进的技术。以下是几个关键领域的例子:
1. **深度学习方法**:
- **卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNN)**: ResNet(残差网络)、DenseNet(密集连接网络)、InceptionNet( inception 系列)等结构被广泛应用,提高了识别精度。
- **注意力机制 (Attention Mechanisms)**: 自注意力机制(如SENet)和空间金字塔池化(SPPNet)增强模型对图像细节的关注。
2. **迁移学习**:
- 使用预训练的ImageNet模型(如VGG、ResNet或EfficientNet)作为基础,在特定遥感任务上微调权重。
- **领域适应 (Domain Adaptation)**: 减轻数据分布变化带来的影响,如UDA、CDAN等方法。
3. **混合方法**: 结合传统机器学习与深度学习,例如特征选择与深度学习特征融合。
4. **强化学习**:
- 部分研究者探索将强化学习应用于遥感图像分类的场景选择或目标跟踪。
5. **集成学习 (Ensemble Learning)**:
- 利用多种模型的预测结果进行集成,提高整体性能。
6. **新型架构**:
- Graph Convolutional Networks (GCNs) 对于非结构化的图像也有应用潜力。
- Transformer-based models(如SWIN、ViT)在图像处理中逐渐崭露头角。
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