摘要
本文以航空摄影测量技术为基础对遥感影像地物的分类进行了深入的探讨。通过建立一个基于航空摄影测量的高分辨率影像获取系统,收集并处理获取到的遥感影像数据。然后采用多源信息融合理论与算法,对收集的遥感影像进行预处理和特征提取。利用深度学习进行地物分类,研究结果显示,在航空摄影测量基础上的遥感影像地物分类有着很高的精确度,比起传统的遥感影像地物分类方式明显较好,尤其是对于森林、耕地、建筑物等主要地物类型的识别方面,优势明显。此外,该研究也表明深度学习在遥感影像地物分类中具有很大的应用潜力。该研究为利用航空摄影测量获取高分辨率影像进行精细化地物分类提供了新的理论和方法支持。
