简介:摘要:随着信息技术和遥感技术的发展,智慧城市的建设需求不断增加,城市遥感影像分析显得尤为重要。文章以机器学习为基础,应用在智慧城市遥感影像的处理和分析上,尤其聚焦于卷积神经网络(CNN)、支持向量机(SVM)、决策树(Decision Trees)等算法在注重结果的精确度和实时性上的研究。基于机器学习算法的实验结果表明,在处理遥感影像数据时,机器学习算法相比传统的遥感影像处理方法在分类精度和处理速度上有显著的提高。此外,通过不断地训练和优化,机器学习算法能更好的识别和分析遥感影像数据,对智慧城市的建设起到了积极的推动作用。该研究不仅为遥感影像的处理和分析提供了新的思路和方法,同时还为智慧城市相关技术的研发和应用提供有益的借鉴。