Key points are not available for this paper at this time.
يشغل تصنيف الصور المستشعرة عن بعد مكانة حيوية في مراقبة الأرض وله العديد من التطبيقات في المجالات العسكرية والمدنية. يمكن تقسيمه إلى مهمتين تقليديتين: تصنيف الصور المستشعرة عن بعد عالية الدقة وتصنيف الصور الطيفية الفائقة. ومع ذلك، لا يمكن لتصنيف الصور المستشعرة عن بعد عالية الدقة وتصنيف الصور الطيفية الفائقة تيسير جميع الميزات وتحقيق دقة جيدة باستخدام الطرق التقليدية. مع تطور طرق التعلم العميق، خاصة الشبكات العصبية التلافيفية (CNN)، فإن طرق تصنيف الصور المعتمدة على الشبكات العصبية التلافيفية يمكن أن تؤدي بشكل جيد وتوفر أفكاراً جديدة لتصنيف المستشعرات عن بعد. في هذه الورقة، نستعرض أولاً خلفية الصور المستشعرة عن بعد التقليدية والشبكات العصبية التلافيفية. ثم نقدم لمحة عن تطور نموذج الشبكة العصبية التلافيفية. بعد ذلك، نشير إلى بعض المشكلات الموجودة التي نحتاج إلى التغلب عليها بالنسبة لطرق الشبكات العصبية التلافيفية. أخيراً، تُقدم الحلول المقابلة، وتُعرض الأعمال المستقبلية مع تحليل بعض الطرق الشائعة.
درس لياو يوان (مون) هذا السؤال.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: