第32讲：卫星遥感与深度学习融合 —— 让地球“读懂”算法的语言

目录

🔍 一、讲讲“遥感+深度学习”到底是干啥的？

✅ 能解决什么问题？

🧠 二、基础原理串讲：深度学习如何“看懂”遥感图？

🛰 遥感图像数据类型：

🧠 CNN的基本思路：

🧪 三、实战案例：用CNN对遥感图像做地类分类

📦 所需R包：

🗂️ 步骤一：构建训练集（模拟影像）

🧱 步骤二：构造CNN模型

🔁 步骤三：训练模型

🛰️ 四、真实案例推荐（可复现）

📈 五、展示输出与结果可视化

🧭 六、未来探索方向

📌 小结：遥感 + 深度学习是现代地学分析的“神兵利器”

🎁 下一讲预告：

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🚀 本讲关键词：遥感影像、多光谱、高分辨率影像、卷积神经网络（CNN）、分类、语义分割、土地利用/覆被变化检测

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🔍 一、讲讲“遥感+深度学习”到底是干啥的？

卫星遥感（Remote Sensing）能从太空高效获取地表信息，但它的图像往往包含高维、多光谱、大面积、时间序列等复杂特性，人工分析非常吃力。

深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN），则擅长从图像中提取高层次语义特征，逐渐成为遥感数据分析的“黄金搭档”。

✅ 能解决什么问题？

• 地类分类（如：耕地、建筑、水体）

• 变化检测（林地转为城市等）

• 作物识别与长势评估

• 土地覆盖提取与分割

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🧠 二、基础原理串讲：深度学习如何“看懂”遥感图？

🛰 遥感图像数据类型：

• 多光谱数据（如Sentinel-2、Landsat 8）：10+个波段，适合地类识别

• 高分辨率影像（如Gaofen、高分辨率商用卫星）：适合精细制图

• 时序影像：适合变化检测、作物生长动态建模

🧠 CNN的基本思路：

• 用卷积核提取空间特征

• 多层卷积叠加，模拟大脑识别图像的过程

• 最终输出每个像素的分类或分割结果

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