22、土地利用与土地覆盖分类的完整框架解析

土地利用与土地覆盖分类的完整框架解析

在当今的图像分析和处理领域，土地利用与土地覆盖（LULC）分类是一个至关重要的任务。它不仅有助于我们了解土地的使用情况和覆盖类型，还能为城市规划、环境保护等提供有力的数据支持。下面将详细介绍LULC分类的完整框架，包括激活函数、池化层、特征提取、特征选择以及图像分类等关键环节。

1. 激活函数

在早期的神经网络中，通常使用Sigmoid函数作为激活函数。不过，现在有了更多的选择，其中之一就是修正线性单元（ReLU）。ReLU函数的表达式为 (f(x) = max (0, x))，这意味着如果像素值大于0，则取其本身的值；否则，将其视为0。与Sigmoid函数的性能相比，带有ReLU层的网络在训练误差相同的情况下，迭代时间更短。因此，大多数卷积神经网络（CNN）模型都采用ReLU激活函数。

2. 池化层

在神经网络中，除了局部连接网络和参数共享外，还有其他一些参数。为了避免过拟合，需要在神经网络中加入池化层。这样可以增加减少参数数量和计算时间的可能性。池化层通过最大值函数进行下采样，它独立作用于前一层的每个维度，因此下一层的深度与前一层相同。像素数量的设置与卷积层中的窗口移动（步长）有关。

池化层主要有两种类型：
- 传统池化 ：窗口的维度等于步长，通常窗口大小为2x2，步长为2。
- 重叠池化 ：窗口的维度大于步长，通常窗口大小为3x3，步长为2。

除了最大值池化，还可以使用其他函数，如平均池化和L2 - 范数池化。平均池化计算窗口的平均值来表示下一层的值，L2 - 范数池化则利用L2