卷积神经网络赋能下的遥感影像语义分割：方法演进与创新突破

一、引言

1.1研究背景与意义

随着航空航天技术的迅猛发展，遥感影像的获取变得日益便捷，其数据量也呈现出爆发式增长的态势。遥感影像作为一种重要的地理空间数据来源，能够全面、实时地反映地球表面的各种地物信息，涵盖了从城市建筑、道路网络到自然植被、水体分布等多个方面，为众多领域的研究与决策提供了不可或缺的数据支持。在这样的背景下，如何高效、准确地从海量的遥感影像数据中提取出有价值的信息，成为了遥感领域亟待解决的关键问题。

遥感影像语义分割作为遥感图像处理的核心任务之一，旨在将遥感影像中的每个像素划分到预先定义的语义类别中，例如建筑物、道路