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基于卷积神经网络的遥感图像语义分割：方法、挑战与突破

一、引言

1.1研究背景与意义

随着航天技术和传感器技术的飞速发展，遥感图像的获取变得愈发便捷，其数据量也呈爆炸式增长。遥感图像能够反映地球表面的各种地物信息，涵盖了从城市建筑到自然植被、从水体分布到土地利用等多方面的内容，为人类认识地球、监测环境变化以及规划资源利用提供了重要的数据支持。然而，海量的遥感图像数据也给信息提取和分析带来了巨大的挑战，如何高效、准确地从这些图像中获取有价值的信息成为了遥感领域的关键问题。

语义分割作为图像处理领域的重要研究方向，旨在将图像中的每个像素划分到预先定义的类别中，从而实现对图像内容的精确理解和分析。