摘要
随着无人机技术的快速发展，其应用领域不断拓展，对飞行区域环境感知的需求日益增长。
无人机飞行区域地貌识别作为无人机智能感知的关键技术之一，对于保障飞行安全、实现自主导航等方面具有重要意义。
本文首先介绍了地貌识别的相关概念，以及无人机遥感平台和数据获取方式；接着，概述了无人机飞行区域地貌识别的研究概况，包括传统地貌识别算法和基于深度学习的地貌识别算法，并对各种算法的优缺点进行了比较分析；然后，详细阐述了基于深度学习的无人机飞行区域地貌识别的主要研究方法，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及近年来出现的Transformer网络等；此外，本文还对现有研究进行了述评，指出了当前研究存在的一些问题和不足；最后，总结了无人机飞行区域地貌识别技术的发展趋势，并展望了其未来研究方向。
关键词：无人机；地貌识别；深度学习；卷积神经网络；遥感
地貌识别是指根据地表形态特征，对地表类型进行识别和分类的过程。
在地理学、测绘学、环境科学等领域具有广泛的应用。
无人机飞行区域地貌识别则是指利用无人机搭载的传感器获取地表信息，并通过计算机视觉、模式识别等技术对飞行区域的地貌类型进行自动识别。
无人机遥感平台是地貌识别的重要数据来源。
无人机遥感平台主要包括无人机平台、传感器、数据传输系统等部分。
常用的传感器包括可见光相机、多光谱相机、高光谱相机、激光雷达等。
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