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基于CNN的高分辨率卫星遥感影像分类研
究

一、引言

高分辨率卫星遥感影像分类是遥感技术中的一个重要问题，在
环境监测、资源调查等方面有着广泛的应用。然而，随着遥感技
术的不断发展，传统的基于手工提取特征的分类方法渐渐被基于
深度学习算法的分类方法所取代。在深度学习算法中，卷积神经

网络（CNN）由于具有强大的特征自动提取能力，已经成为遥感

影像分类的主要算法之一。

本文将介绍卷积神经网络在高分辨率卫星遥感影像分类中的应

用，包括网络结构、模型训练等方面。

二、基于CNN的高分辨率卫星遥感影像分类

1.卷积神经网络（CNN）概述

卷积神经网络是一种前馈神经网络，主要用于图像识别、语音

识别等领域。CNN具有强大的特征自动提取能力，并且能够处理

高维数据，因此已经成为遥感影像分类的主要算法之一。

2.高分辨率卫星遥感影像分类方法

高分辨率卫星遥感影像具有空间分辨率高、信息量大等特点，
但同时也面临着图像内部灰度差异大、对光照、角度等因素非常
敏感等问题。在这种情况下，传统的基于手工提取特征的分类方
法难以适应，而深度学习中的卷积神经网络具有优异的特征提取

能力。

基于CNN的高分辨率卫星遥感影像分类方法，主要包括以下

几个步骤：

（1）数据预处理：对原始高分辨率卫星遥感影像进行裁剪、

缩放、旋转等预处理。

（2）特征提取：将预处理后的遥感影像送入CNN中，利用卷

积层和池化层等操作进行特征提取。

（3）分类器设计：利用全连接层构建分类器，将提取得到的

特征进行分类。

（4）网络训练：使用标注数据对CNN进行有监督学习，不断

调整网络参数，达到更好的分类效果。

3.CNN网络结构

CNN网络结构包含卷积层、池化层、全连接层等模块，其中卷

积层和池化层用于特征提取，全连接层用于分类器设计。

在CNN的架构设计中，有两种常用的结构：LeNet和AlexNet。
LeNet是CNN的鼻祖，由YannLeCun在1998年提出，主要应用
于数字识别等领域；AlexNet是由AlexKrizhevsky等人在2012年
提出的一种深度卷积神经网络，在ILSVRC2012比赛中取得了惊

人的成绩，成为深度学习算法脱颖而出的代表算法。

4.模型训练

CNN的模型训练主要包括以下几个步骤：

（1）数据集的准备：从遥感影像数据中选取出样本，并对这

些样本进行标注，形成一个有标注的数据集。

（2）数据预处理：对标注数据进行预处理，如裁剪、缩放、

旋转等操作。

（3）网络搭建：根据实际应用场景，选择合适的神经网络架

构，并设置相应的超参数，如学习率、迭代次数等。

（4）损失函数的定义：针对分类问题，可以选择交叉熵等常

用的损失函数。

（5）梯度下降算法：利用梯度下降算法对网络模型进行调整，

通过反向传播算法计算每个参数的梯度更新参数。

（6）模型评估：使用测试集对训练完成的模型进行评估，主

要通过计算精度、召回率、F1-score等指标来评估模型性能。

5.应用案例

基于CNN的高分辨率卫星遥感影像分类方法已经在多个领域
得到了应用。例如，在土地利用与土地覆盖分类中，基于CNN的
方法大大提高了分类精度；在环境监测中，基于CNN的方法能够
快速准确地识别出污染源等问题；在气候研究中，基于CNN的方

法能够从一系列卫星遥感数据中获取海表温度、海表高度等信息。

三、结论

基于CNN的高分辨率卫星遥感影像分类方法具有高准确率、
强鲁棒性等优点，在遥感技术中已经得到了广泛的应用。未来，

基于CNN的遥感影像分类方法将进一步发展，与其他深度学习算

法相结合，实现更加准确的分类效果。