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A Survey on Remote Sensing Scene Classification Algorithms

机译：遥感场景分类算法研究

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Scene classification has been widely utilized in various remote sensing applications. Successful image classification depends on several factors, such as availability of data, complexity of available data, availability of ancillary data, expertise of an analyst, availability of suitable classification algorithms, etc. There is no single best classification method that would be suitable for all applications. This paper aims at highlighting the present-day practices of scene classification by summarizing the major scene classification categories available in the literature. Research shows that high-level classification outperforms the other classification methods for almost any kind of data, however, at the cost of high computation. Further research is needed to improve classification accuracy and at the same time reduce computational complexity in order to make a classification method more suitable for real time applications.
机译：场景分类已广泛用于各种遥感应用中。成功的图像分类取决于多个因素，例如数据的可用性，可用数据的复杂性，辅助数据的可用性，分析人员的专业知识，合适的分类算法的可用性等。没有一种最佳的分类方法可适用于所有应用程序。本文旨在通过总结文献中提供的主要场景分类类别来突出显示场景分类的当今实践。研究表明，对于几乎所有类型的数据，高级分类的性能都优于其他分类方法，但是却要付出高昂的计算成本。为了使分类方法更适合于实时应用，需要进一步的研究来提高分类精度，同时降低计算复杂度。

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