摘要：隨著科技水平的提高,深度學習算法的出現(xiàn)為高分辨率遙感圖像的研究帶來了新的突破,但國內對于將深度學習應用于遙感圖像處理的研究尚未廣泛開展。為填補此類空白,提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)的對于高分辨率多光譜遙感圖像進行自動分類的方法,對傳統(tǒng)CNN框架進行一定的優(yōu)化并加入Inception結構,進而橫向比對其與支持向量機(SVM)分類算法的實際分類效果。以衛(wèi)星拍攝的地面實物圖片為例對該方法進行實驗,結果表明,所提出的基于CNN的分類方法相比于傳統(tǒng)方法在精度上有顯著提升,紋理特征更加突出,分類效果更加出眾。