深度学习思想灵感来源于人脑视觉系统的层次化处理机制,与传统机器学习的最大不同就在于,无须人工设计特征,由深度学习模型自动提取并进行训练。文章研究了基于深度学习的影像解译技术,主要使用了基于预训练卷积神经网络的全卷积神经网络模型架构,构建了基于深度学习的影像解译框架,从模型的构建、样本库设计、模型训练验证等方面进行了分析和研究,实现了一套基于深度学习的影像解译技术流程,为新型基础测绘和自然资源要素提取等应用提供了技术支撑。
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