基于主动深度学习的遥感图像分类

资 源 简 介

基于主动深度学习的遥感图像分类

详 情 说 明

遥感图像分类是环境监测、城市规划等领域的重要技术，而主动深度学习为这一任务提供了高效的解决方案。传统深度学习方法需要大量标注样本，但遥感图像的标注成本高昂且耗时。主动学习通过智能选择最有价值的样本进行标注，显著减少了标注工作量。

主动深度学习的核心在于样本选择策略。不确定性采样是最常用的方法之一，模型会优先选择分类置信度低的样本进行标注。此外，基于多样性的策略可以确保选择的样本覆盖不同的数据分布，而基于委员会查询的方法则利用多个模型的差异来选择样本。

在实际应用中，主动深度学习通常采用迭代训练的方式。初始阶段使用少量标注样本训练基础模型，然后通过主动学习选择新的样本进行标注并更新模型，逐步提高分类精度。这种方法的优势在于，它能够在保证分类性能的同时，大幅降低标注成本。

遥感图像分类中的主动深度学习还面临一些挑战，例如高分辨率图像的复杂性以及标注噪声的影响。未来的研究方向可能包括结合半监督学习、设计更高效的样本选择策略，以及优化模型对多光谱数据的处理能力。