遥感图像分类技术的国内外研究现状

遥感图像分类是遥感技术的重要应用之一，它是将遥感图像分成不同的类别并进行分类和识别的过程。下面是遥感图像分类技术国内外研究现状的简要介绍：

国内研究现状：

1. 传统分类方法：包括最大似然分类、支持向量机、决策树等方法，这些方法在遥感图像分类中得到了广泛应用。

2. 深度学习分类方法：近年来，随着深度学习技术的发展，深度学习分类方法也在遥感图像分类中得到了广泛应用，如卷积神经网络、循环神经网络等。

3. 多源数据融合分类方法：多源数据融合分类方法是将多个遥感图像数据进行融合，以提高分类效果，包括基于像元级融合和基于特征级融合等方法。

国外研究现状：

1. 传统分类方法：最大似然分类、支持向量机、决策树等方法在国外也得到了广泛应用，并且在一些领域中取得了较好的分类效果。

2. 深度学习分类方法：深度学习分类方法在国外同样得到了广泛应用，且在遥感图像分类中表现出极强的优势。

3. 多源数据融合分类方法：多源数据融合分类方法也在国外得到了广泛应用，包括基于像元级融合和基于特征级融合等方法，且在一些领域中取得了良好的分类效果。