0 引言

随着遥感技术的快速发展，高分辨率、多光谱遥感影像数据呈爆发式增长，传统地物分类与变化检测方法因依赖人工特征设计、抗干扰能力弱，难以满足复杂场景下精准、高效的信息提取需求。当前，国土监测、生态评估、城市规划等领域对遥感数据的应用深度不断提升，亟需更优技术突破分类精度低、变化检测滞后等瓶颈。梳理相关研究发现，现有成果多聚焦单一深度学习模型应用，缺乏对遥感影像处理全流程的系统性技术整合。基于此，针对深度学习在遥感影像地物分类与变化检测中的基础理论与关键应用策略展开研究，旨在为提升遥感信息提取效能提供支撑，更好服务于各领域对精准遥感数据的实际需求。

1 遥感影像地物分类与变化检测的深度学习基础理论

1.1 适用于遥感影像处理的深度学习模型解析

适用于遥感影像处理的深度学习模型需结合影像数据特点与任务需求进行针对性解析。卷积神经网络（CNN）凭借局部特征提取能力，可有效捕捉遥感影像中地物的纹理、光谱及空间结构信息，是地物分类的核心模型，其中二维CNN适用于常规光学影像，三维CNN能更好处理高光谱影像的光谱维度信息。循环神经网络（RNN）及长短期记忆网络（LSTM）则通过时序依赖关系建模，可辅助分析多时序遥感影像的动态变化规律，为变化检测提供时序特征支撑。此外，Transformer模型凭借自注意力机制，能捕捉影像中长距离依赖关系，解决复杂场景下小目标地物分类精度不足的问题。同时，轻量化模型如MobileNet通过深度可分离卷积，在保证精度的前提下降低计算成本，适配遥感影像大规模处理需求，这些模型的特性与适用场景差异，为后续应用策略制定提供理论依据。

1.2 遥感影像数据预处理与特征提取方法

遥感影像数据预处理与特征提取是深度学习应用的关键前提，需结合数据特性构建完整流程。预处理阶段，先通过辐射校正消除大气散射、传感器误差，将DN值转换为真实辐射亮度；再进行几何校正，结合地面控制点与多项式拟合修正畸变，保障影像空间一致性；同时采用直方图均衡化、小波变换等增强技术，突出地物细节以提升数据质量。特征提取上，深度学习分为浅层与深层融合：浅层通过卷积层提取边缘、纹理等基础信息，深层借助全连接层或高级卷积层挖掘建筑、植被等抽象语义特征。此外，通过旋转、翻转、随机裁剪等数据增强扩充样本，提升特征提取泛化能力，为后续任务奠定可靠基础^[1]。

1.3 地物分类与变化检测的深度学习任务逻辑

地物分类与变化检测的深度学习任务逻辑，围绕“数据输入-特征处理-结果输出”核心链路构建，需明确二者内在关联与差异。地物分类以单时相/多光谱影像为输入，通过模型学习地物光谱、空间及纹理特征，建立“特征-类别”映射关系，输出类别分布图，重点关注类别区分度与边界识别精度。变化检测以多时序影像为输入，核心是捕捉时相间特征差异，分“先分类后比较”（先分别分类再找类别差异）与“直接检测变化”（双分支/差分网络直接学变化特征）两种思路，输出变化区域分布图，需解决配准误差、伪变化干扰等问题。两类任务均通过损失函数优化参数提升精度，共同服务于遥感影像信息精准提取。

2 深度学习在遥感影像处理中的关键应用策略

2.1 基于深度学习的地物分类优化策略

针对遥感影像地物类型复杂、光谱混淆等问题，从模型选择与训练优化两方面制定分类策略。模型层面，结合影像分辨率与地物特征，选用U-Net、ResNet等适配模型——高分辨率影像优先采用语义分割模型捕捉细节纹理，多光谱影像搭配卷积神经网络强化光谱特征提取。训练过程中，引入数据增强技术（如随机裁剪、旋转、光谱扰动）扩充样本量，缓解小样本场景下的过拟合问题；同时采用迁移学习，将预训练模型参数迁移至遥感影像分类任务，降低训练难度并提升模型泛化能力。此外，构建多尺度特征融合模块，融合浅层空间特征与深层语义特征，增强对细碎地物（如道路、农田边界）的识别精度，实现复杂场景下各类地物的精准分类^[2]。

2.2 深度学习驱动的遥感影像变化检测方法

围绕“双时相影像对比-变化区域定位-变化类型识别”全流程，构建深度学习驱动的检测方法。首先，采用Siamese网络架构对双时相遥感影像进行特征匹配，通过共享权重提取同源特征，减少光照、大气等干扰因素影响；引入差分网络计算双时相特征差异图，初步定位变化候选区域。其次，结合注意力机制强化变化区域特征，设计空间注意力模块聚焦像素级变化细节，通道注意力模块突出关键光谱差异信息，提升变化区域识别的准确性。最后，搭建多任务学习框架，在检测变化区域的同时，融入地物分类分支，实现“变化位置+变化类型”的同步输出，满足国土变更调查、灾害应急评估等场景对变化信息的精细化需求^[3]。

2.3 模型性能提升与结果精度优化路径

从数据、模型、后处理三方面构建精度优化路径，保障深度学习应用效果。数据层面，建立高质量遥感影像数据集，通过人工标注与自动筛选结合的方式，确保样本标注准确性；针对数据不平衡问题，采用加权损失函数与过采样技术，提升小众地物、微小变化区域的模型关注度。模型层面，通过超参数寻优（如学习率调整、 batch size 优化）与模型集成（如多模型投票、结果融合），增强模型稳定性与抗干扰能力。后处理阶段，引入条件随机场（CRF）优化分类与检测结果，利用空间邻域关联性修正孤立错误像素；结合地理信息数据（如行政区划、地形数据）进行逻辑校验，剔除不符合现实地理规律的错误结果，最终实现遥感影像处理结果精度的全面提升。

3 结语

本研究围绕深度学习在遥感影像地物分类与变化检测中的应用展开，系统解析了地物分类优化策略、变化检测方法及模型性能提升路径，为解决传统技术在复杂场景下的精度与效率瓶颈提供了切实可行的方案，可有效支撑遥感信息提取的精准化、高效化需求。受研究条件限制，对多源异构遥感数据（如SAR与光学影像）的融合处理、极端气候下模型鲁棒性等方面的探索仍有不足。未来可结合遥感技术发展趋势，深化多模态数据融合的深度学习方法研究，加强模型在动态监测、实时分析场景的应用验证，推动其更好适配国土、生态、城市等领域的多元化实践需求。

参考文献

[1]王俊强,陈锐,吴锋,等.基于深度学习的遥感影像建筑物变化检测系统实现[J].测绘技术装备, 2024, 26(2):133-136.

[2]牛鑫鑫,孙阿猛,王钎沣,等.基于深度学习的遥感图像分类研究[J].激光杂志, 2021, 42(5):5.

[3]冯源,焦超卫,姬星怡,等.深度学习在遥感图像地类识别中的研究与应用[J].科学技术创新, 2023(9):80-83.