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一、引言
1.1研究背景与意义
遥感技术作为获取地球表面信息的重要手段,在众多领域发挥着关键作用。从农业监测中精准掌握农作物生长态势,到环境保护里密切关注生态变化;从城市规划时合理布局土地资源,到自然灾害预警时及时察觉潜在危机,遥感图像都是不可或缺的信息来源。然而,当前卫星获取的遥感图像在分辨率方面常常难以满足日益增长的应用需求。在土地检测中,低分辨率图像可能导致土地利用类型误判;在灾害监控时,细微的地质变化或水体异常难以被清晰捕捉。传统依靠提升硬件性能来提高分辨率的方式,不仅成本高昂,还面临着技术瓶颈,难以大规模推广应用。
深度学习技术的兴起,为遥感图像分辨率提升带来了革命性的解决方案。深
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