一种基于卷积神经网络的生态环境地物类别快速识别方法

本发明公开了一种基于卷积神经网络的生态环境地物类别快速识别方法，包括以下识别步骤：S1、对高光谱遥感图像进行数据预处理；S2、特征提取：通过卷积和池化操作提取多尺度的光谱与空间特征，全面捕捉不同地物类别的局部与全局信息；S3、模型训练，直至模型达到最优状态；S4、基于光谱和空间特征对每个像素进行分类，生成地物类别的分类结果图；S5、结果后处理。本发明通过优化数据预处理、自动化特征提取以及高效的结果后处理技术，提升大规模遥感数据处理的效率和分类精度，降低计算复杂度，并增强模型在不同生态环境的泛化能力，能够实现复杂生态环境监测任务的快速、精准识别，满足实时和大规模数据处理需求。