CNN 기반 원격 탐지 이미지 분류 방법: 도전과 동향

원격 탐지 이미지 분류는 지구 관측에서 중요한 위치를 차지하며 군사 및 민간 분야에서 많은 응용이 있습니다. 이는 고해상도 원격 탐지 이미지와 하이퍼스펙트럼 이미지 분류의 두 가지 전형적인 작업으로 나눌 수 있습니다. 하지만 고해상도 원격 탐지 및 하이퍼스펙트럼 이미지 분류는 전통적인 방법으로는 모든 기능을 수용하고 좋은 정확도를 달성할 수 없습니다. 딥 러닝 방법, 특히 합성곱 신경망(CNN)이 빠르게 발전함에 따라 CNN을 기반으로 한 이미지 분류 방법은 잘 수행될 수 있으며 원격 탐지 분류를 위한 새로운 아이디어를 제공합니다. 본 논문에서는 먼저 전형적인 원격 탐지 이미지와 CNN의 배경을 검토합니다. 그런 다음 CNN 모델의 발전 개요를 제공합니다. 그 후 우리는 CNN 방법에서 극복해야 할 몇 가지 기존 문제를 지적합니다. 마지막으로 관련 솔루션을 제공하고, 인기 있는 몇 가지 방법에 대한 분석과 함께 향후 작업을 제시합니다.