遙感圖像中的目標(biāo)檢測對城市規(guī)劃、人口估計和地形圖制作具有重要意義。不同觀測平臺在進行數(shù)據(jù)采集時，由于成像機理、天氣及地物復(fù)雜性等原因，將產(chǎn)生不同程度的噪聲，對采集到的圖像進行處理時，錯分、漏分現(xiàn)象比較普遍，這些都會影響目標(biāo)檢測的效果。深度學(xué)習(xí)方法在各種計算機視覺任務(wù)中顯示出可喜的成果，包括遙感圖像中的目標(biāo)檢測，它可以自動從原始圖像數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)相關(guān)特征，并在目標(biāo)檢測任務(wù)中實現(xiàn)高精度。論著研究了遙感圖像目標(biāo)識別與分類模型，提出了一些創(chuàng)新性思路和方法，從理論與實驗分析的角度對其研究價值進行了分析和驗證，希望能給遙感圖像自動解譯提供參考。