基于GEE的深度学习——利用TensorFlow实现DNN土地分类.pdf

简介：
本论文探讨了在Google Earth Engine平台上结合使用TensorFlow框架进行深度神经网络（DNN）的土地覆盖分类方法。通过该模型的应用，提高了土地分类精度和效率。 本段落介绍如何利用TensorFlow构建和训练深度神经网络（DNN）模型进行土地分类。首先讨论了TensorFlow的特点以及DNN在土地分类中的应用。接着详细阐述从地球引擎获取数据、数据预处理、模型构建、训练和测试的过程，最后展示了如何将预测结果上传到地球引擎资产以验证分类效果。 TensorFlow是一个由Google开发维护的开源深度学习框架。它提供了一个灵活的平台来建立并训练各种机器学习模型，特别是针对深度神经网络。其主要特点如下： 1. 高度灵活性：适用于多种类型的机器学习任务如分类、回归等。 2. 利用有向无环图（DAG）表示计算过程，从而支持自动微分和优化操作，并且能够实现并行处理等功能。