CNN 用于卫星图像分析、模式识别和跟踪，精度较高。实际应用：
环境监测：CNN 追踪森林砍伐，如亚马逊雨林的非法砍伐。它们监测冰川消融，如 NASA 对格陵兰岛冰层消融的研究。
城市规划：CNN 监测基础设施的发展，例如迪拜等快速发展城市的新道路网络。它们分析人口密度变化，以优化东京等城市的公共交通。
灾难响应：他们使用卫星图像评估飓风哈维等事件期间的洪水区域。CNN 检测城市地区的地震破坏情况，以优先安排救援工作，例如在灾后的土耳其。
精准农业：通过高分辨率输入图像识别受旱灾影响的农田，中东赌博数据 评估农作物健康状况。这有助于加州农民管理灌溉并优化产量。
卷积神经网络的优点和局限性
CNN 改变了我们分析和解释图像中源数据的方式。让我们看看它们在实际场景中的优势和劣势。
卷积神经网络的优点和局限性
优点
CNN 在图像识别任务中平衡了准确性和可扩展性。
物体检测和分类的高精度：CNN 用于检查装配线上的产品，可以近乎完美的精度发现划痕或错位部件等缺陷。在野生动物保护方面，它们根据无人机拍摄的图像对物种进行分类，以追踪濒危种群。
特征提取自动化：与常规神经网络不同，CNN 可以自行学习纹理和异常等模式。在网络安全领域，它们通过查看可疑文件结构来检测恶意软件。在城市规划领域，它们无需人工干预，即可从航拍图像中分析建筑物轮廓。
高维数据的可扩展性：CNN 擅长处理包含数千个变量的数据集，例如医学基因组学。它们可以通过分析高维基因数据来识别与罕见疾病相关的突变，为个性化医疗带来新见解。