一、研究分析
1.1 研究目的
在18级分辨率（分辨率为0.59米）的遥感影像中识别海南种植的橡胶林区域：
1、需要识别出各种形态的橡胶林。橡胶林为热带、亚热带地区常见的经济林。
2、需要区分出影像中的非橡胶林区域。水体、建筑、耕地、裸地为易区分的非橡胶林数据；其他的非橡胶林的树林为易混淆、难区分的数据
1.2 研究方法
使用深度学习中的语义分割技术进行影像识别。
1.3 研究数据
通过谷歌地球上截取海南省的遥感影像。需要注意的是：截取的数据需具备足够的代表性即保证数据的多样性（数量够、形态多），针对橡胶林数据和非橡胶林数据同时保证多样性。
二、难点分析
2.1 数据方面
1、没有搜集到可用的开源橡胶林识别数据；
2、在可见光遥感影像中肉眼识别橡胶林存在难点。很难将橡胶林与其他树林进行区分
2.2 技术方面
1、缺乏足够的硬件平台（GPU资源），只能借助于网络上的免费GPU资源
三、实施过程
3.1 定义橡胶林
因为橡胶林与其它树林存在易混淆的状态，故此需要给可见光遥感影像中的橡胶林做一个基本定义。
3.1.1 橡胶林特性分析
1、橡胶林作为经济作物，区域内种植时间比较统一，种植特点上常呈现线条状、或网格状排列。（从人工角度考虑）
2、人工