摘要
随着遥感技术的快速发展，遥感图像数据呈爆炸式增长，如何高效、准确地对复杂地物场景进行分类成为遥感领域的研究热点。
传统方法依赖人工设计特征，难以应对复杂多样的地物场景。
近年来，深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）凭借其强大的特征学习能力，在遥感图像复杂地物场景分类方面取得了突破性进展。
本文首先介绍了遥感图像复杂地物场景分类的相关概念和研究意义，然后综述了卷积神经网络在该领域的应用现状，包括常用模型、数据增强方法、模型优化策略等，并对现有方法的优缺点进行了分析。
最后，展望了基于卷积神经网络的遥感图像复杂地物场景分类的未来发展趋势，为相关研究提供参考。
关键词：遥感图像；复杂地物场景分类；卷积神经网络；深度学习；文献综述
遥感技术通过传感器获取地物目标的电磁波信息，经处理后生成图像，为人们提供了从宏观角度观察和分析地球的独特视角。
遥感图像复杂地物场景分类是指根据图像中包含的光谱、纹理、空间结构等信息，将图像分割成不同的区域，并对每个区域进行语义标注，例如建筑物、道路、植被、水体等。
遥感图像复杂地物场景分类是遥感技术应用的核心环节之一，在地图更新、城市规划、环境监测、灾害评估等领域具有重要的应用价值。
例如，在城市规划中，可以利用遥感图像对城市土地利用类型进行分类，为城市发展规划提供科学依据；在灾害评估中，可以利用遥感图像快速识别受灾区域，为灾害救援提供及时有效的帮助。
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