摘要
随着遥感技术的飞速发展，遥感图像数据量呈爆炸式增长，如何高效、准确地对海量遥感图像进行分类成为遥感领域的研究热点。
传统遥感图像分类方法通常依赖于人工设计的特征，难以充分挖掘复杂遥感图像中的深层语义信息，分类精度有限。
近年来，深度学习技术的兴起为遥感图像分类提供了新的思路，特别是卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）凭借其强大的特征学习能力和对图像空间信息的有效提取，在遥感图像分类领域取得了显著成果。
本文首先介绍了遥感图像分类和卷积神经网络的基本概念，然后综述了基于卷积神经网络的遥感图像分类研究现状，包括不同网络模型、训练策略和应用场景，并对现有方法的优缺点进行了分析。
最后，对基于卷积神经网络的遥感图像分类未来发展趋势进行了展望。
关键词：遥感图像分类；卷积神经网络；深度学习；特征提取；文献综述
遥感图像分类是遥感图像解译的重要组成部分，其目的是根据遥感图像的语义信息将图像分割成不同的类别区域，例如建筑物、道路、水体、植被等等。
遥感图像分类在城市规划、环境监测、灾害评估等领域具有重要的应用价值。
传统的遥感图像分类方法主要依赖于人工设计的特征，例如光谱特征、纹理特征、形状特征等。
这些方法通常需要专业的领域知识，且难以适应复杂多变的遥感图像。
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