Tensorflow做遥感图像分类

Question

本人小白一个，想请教一下用Tensorflow做遥感图像分类的话首先应该从哪里入手？
比如一景高分卫星遥感影像图中有道路、庄稼、水体、林地等，把这些地物识别分辨类出来。
以前只用过Arcgis和ENVI做过遥感图像分类，但是精度不太高。
于是想改用基于深度学习的遥感影响分类，网上很多资源代码都是针对MNIST数据集分类，不太了解针对一景遥感影像分类要怎么操作。
请大佬指点一下，谢谢！

Answer 1

想使用tensorflow对遥感图像进行分类最重要的就是对遥感图像的数据格式的变换与转化，打个比方，我们对MNIST数据集分类是一张一张的图片，那么我们可以将遥感图像分割为一张一张的小图块进行分类，这种情况一般是用于高分辨率图像。还有的的方法是从遥感图像中，以中心像元为中心进行取块，每个取块作为一个分类对象，然后进行分类识别。希望这个回答能够帮助你。CSDN有少量博客提及到这些，但好像还没有具体做法的介绍。