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卷积神经网络（CNN）是一种可以有效地从卫星图像中学习和提取空间特征的体系结构。它们由过滤器（也称为核）组成，这些过滤器（也称为内核）在输入图像上滑动，提取本地特征。这些过滤器学会检测模式，例如边缘，角落和纹理。随着我们更深入网络，这些过滤器变得更加复杂，学习复杂的层次结构特征。网络深度已被有目的地优化，以捕获低级和高级功能。分类过程是通过最初利用CNN的功能来区分的：（a）裁剪土地（b。）结构（c。）森林（d。）水。预计该地区的性质将在耕种期间保持恒定，因此在季节性进行面积检测。
农业土地识别和地理空间中心
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