简介：摘要：随着无人机技术和深度学习算法的快速发展，基于深度学习的无人机航测影像自动分类与地理信息提取逐渐成为地理信息科学和遥感应用中的研究热点。无人机航测影像具有高分辨率和实时性等优势，为地理信息提取提供了丰富的数据来源。然而，由于影像数据的复杂性和多样性，传统的图像处理方法在大规模影像的自动分类与信息提取方面面临着较大挑战。本文基于深度学习技术，探讨了无人机航测影像的自动分类与地理信息提取方法，并分析了其应用前景。文章首先介绍了无人机航测影像的特点以及深度学习在影像分析中的优势，随后详细阐述了基于卷积神经网络（CNN）和其他深度学习算法的影像分类与地理信息提取流程。通过实验证明，深度学习方法相比传统方法在精度和效率上均有显著提升。最后，本文展望了深度学习在无人机航测影像分析中的未来发展趋势，指出了当前技术应用中的挑战以及可能的解决路径。
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