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深度学习赋能下多源遥感数据语义分割的方法与实践探索
一、引言
1.1研究背景与意义
随着遥感技术的飞速发展，多源遥感数据获取变得日益便捷。多源遥感数据涵盖了光学、雷达、热红外等多种类型，它们从不同角度、以不同方式记录了地球表面的信息。这些数据具有丰富的空间、光谱和时间分辨率，能够为地球科学研究、资源管理以及环境监测等领域提供全面且细致的信息支持。
在资源监测领域，多源遥感数据语义分割起着不可或缺的作用。以森林资源监测为例，通过对光学遥感影像进行语义分割，可以准确识别出森林的分布范围、面积大小以及植被覆盖度等信息；结合雷达遥感数据，还能进一步了解森林的垂直结构、生物量等参数，从而实现对森林资源
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