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基于深度学习的遥感影像语义分割方法研究
一、研究背景
遥感影像包含了丰富的地表信息，在城市规划、农业监测、生态评估等众多领域有着广泛应用。语义分割作为从遥感影像中提取有用信息的关键技术，旨在将影像中的每个像素划分到对应的语义类别中。传统的语义分割方法依赖人工设计的特征，在面对复杂多变的遥感影像时，精度和效率难以满足实际需求。深度学习技术的兴起，为遥感影像语义分割带来了新的突破，其强大的特征自动学习能力，能有效提升分割精度和效率，成为当前研究的热点。
二、深度学习方法在遥感影像语义分割中的应用
卷积神经网络（CNN）：CNN是深度学习的核心架构之一，通过卷积层、池化层和全连接层的组合，自动提取
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