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对于遥感图像场景的分类，为了能够精确地提取出有区分度的特征，需要设计出强大的特征提取器。这正是本文研究的重点所在。

当前，一些分类方法已经能够利用深度卷积神经网络提取特征，比如Resnet18、DenseNet121和InceptionV3等经典网络结构。针对场景分类任务，这些模型通常会面临着遥感图像数据复杂、类别多样，以及地物尺寸差异大等问题，使得模型难以获得理想的分类精度。特别是在边缘区域，模型往往难以做出准确的判断。为了解决这些问题，本文提出了一种新的遥感图像场景分类方法。

为了验证该方法的有效性，本文构建了一个包含46,716张图像的数据集，用于训练和评估所提出的场景分类模型。实验结果表明，该方法能够有效地提取图像中的关键特征，并显著提高遥感图像场景分类的准确率。具体来说，该方法在保证模型具有较高精度的前提下，能够将整体F1得分提高超过90%，这充分证明了该方法的优越性。

总而言之，本文提出了一种用于遥感图像场景分类的新方法，该方法能够有效地提取图像中的特征，显著提升分类精度，并在复杂场景下表现出良好的鲁棒性。实验结果表明，该方法不仅能够提升模型的整体性能，还能够增强模型对图像细节的捕捉能力。

总的来说，本文为遥感图像场景分类任务提供了一种有效的解决方案，为后续研究奠定了基础。

参考文献:https://ieeexplore.ieee.org/document/10776979

核心要点:  

✨ 本文旨在解决遥感图像场景分类中特征提取不精确的问题，并提出了一种新的特征提取方法。  

💡 通过 Resnet18、DenseNet121 和 InceptionV3 等网络进行验证，重点在于提升遥感图像识别的准确性和效率。  

📊 实验证明，该方法能够显著提高图像分类的精确度，为遥感图像处理领域的研究提供有价值的参考。