摘要
随着城市化进程的加速推进，土地资源作为城市发展的重要基础，其合理利用和科学管理显得尤为重要。
遥感技术凭借其大范围、快速获取地表信息的优势，为土地利用现状分析提供了有效手段。
而卷积神经网络(CNN)作为深度学习的代表算法，在图像识别领域表现出色，为遥感图像的自动解译和模式识别开辟了新途径。
本文首先阐述了遥感技术、土地利用现状分析以及卷积神经网络的基本概念，并回顾了卷积神经网络在遥感影像处理中的研究进展。
进而，重点探讨了基于卷积神经网络的遥感模式识别方法在土地利用现状分析中的应用，并以武汉市为例，分析了该方法的应用效果和存在的问题。
最后，对未来的研究方向进行了展望，以期为武汉市乃至其他地区的土地资源可持续利用提供参考。
关键词：遥感技术；卷积神经网络；土地利用现状；模式识别；武汉市
1.1遥感技术遥感技术是指利用传感器,不与目标物体直接接触,从远处收集目标物体的电磁波信息,经信息处理、判读和分析,识别目标物体和现象的技术。
1.2土地利用现状分析土地利用现状分析是指在一定的时间和空间范围内，对土地利用的类型、面积、分布及其变化情况进行调查、统计、分析和评价，为土地利用规划、管理和决策提供科学依据。
1.3卷积神经网络卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种前馈神经网络，其人工神经元的连接方式受生物神经元启发，特别适用于处理具有网格结构的数据，例如图像。
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