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UNet：UNet在自然环境监测中的应用案例

1UNet模型概述

UNet是一种广泛应用于图像分割任务的卷积神经网络模型，由OlafRonneberger、PhilippFischer和ThomasBrox在2015年提出。其设计初衷是为了在生物医学图像分析中进行细胞和组织的精确分割，但因其高效性和准确性，迅速在自然环境监测、遥感图像分析、卫星图像处理等领域找到了应用。

1.1架构原理

UNet模型采用了一个编码器-解码器的架构，其中编码器负责捕获图像的上下文信息，而解码器则用于利用这些信息进行精确的像素级预测。模型的核心特点包括：

对称的U形