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基于深度学习的遥感图像不透水面提取:方法、挑战与突破.docx

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基于深度学习的遥感图像不透水面提取:方法、挑战与突破

一、引言

1.1研究背景与意义

近几十年来,全球城市化进程以前所未有的速度推进,预计到2050年,全球约68%的人口将居住在城市。城市化的快速发展带来了深刻的土地利用和覆盖变化,其中一个显著特征就是不透水面面积的急剧增加。不透水面,主要由沥青道路、建筑物屋顶、停车场等人工构筑物组成,是阻止水分自然渗透到地下的地表覆盖类型。据相关研究表明,在过去的几十年中,全球不透水面面积呈现出快速增长的趋势,如在一些快速发展的城市,不透水面面积在短短几十年内增长了数倍。

不透水面的扩张对城市的生态、环境和水文等方面产生了诸多负面影响。在生态方

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