《表1 传统遥感影像解译方法》

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《卷积神经网络在高分辨率影像分类中的应用》

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传统的遥感解译方法主要是依靠对影像本身的光谱特征进行浅层分析和计算后，根据计算和训练的结果，从而达到对影像非样本区域实现地物分类的效果。但在处理光谱信息丰富的高分辨率遥感影像时，传统的解译方法往往会导致同物异谱或同谱异物现象的出现，其并不能准确地识别地物特征。目前，常见的传统解译方法主要包括最大似然法、平行六面体法、传统神经网络以及K-Means均值聚类等（见表1）。