传统的目标检测识别方法难以适应海量高分辨率遥感影像数据，需要寻求一种能够自动从海量影像数据中学习最有效特征的方法，充分复挖掘数据之间的关联。本文针对海量高分辨率遥感影像数据下典型目标的检测识别，提出一种分层的深度学习模型，通过设定特定意义的分层方法建立目标语义表征及上下文约束表征，以实现高精度目标检测。通过对高分遥感影像目标检测的试验，证明了该方法的有效性。

基于深度学习的高分辨率遥感影像目标检测

在现有的高分辨率、大尺度目标遥感图像的检测中,传统方法由于提取特征手段单一、速度慢而无法快速并准确地从光学遥感影像中实现机场目标的识别。受人类视觉系统层次认知的启发,提出了一种适用于中高分辨率光学遥感影像的机场目标检测网络(CLRNet)。首先构建深度残差块,并将其作为特征提取网络;然后基于生成的样本核心集,采用连续学习方式从海量遥感数据中逐次迭代,精调机场检测模型;经过连续学习得到了鲁棒性强、遗忘度低的检测模型,该模型可以准确快速地从海量复杂背景下的光学遥感影像中识别出机场目标,而且对薄云遮挡