文章编号：
1674-098X()04(b)-0053-02
①作者简介：
任芳语
(
1996，
12—
)
，
女，
汉族，
黑龙江讷河人，
本科在读，
研究方向:地理信息科学与遥感图像处理。
随着遥感数据的急剧增加，
遥感数据处理与分析面对
新的挑战。
传统的地物识别方法多采用基于监督学习的图
像分类算法
[1]
，
而大多数图像监督分类算法都是建立在统
计模型的基础上
[2，
3]
，
然而获取大量样本是一件耗时且代
价昂贵的工作，
此方法难以适应大数据时代的需求。
本文
利用TensorFlow的深度学习方法通常需要海量的训练样本
以提取其特征，
这与遥感图像大数据的特性相符合
[4-6]
。
目
前遥感影像地物识别检测的目标主要集中在飞机、
机场、
舰船等特征较明显的目标对象
[7，
8]
，
本文将针对特征较明
显的地物目标进行识别检测。
1研究方法
1.1技术方案
本文尝试通过TensorFlow平台定义网络模型对遥感影
<
