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摘要

遥感影像的语义分割在土地资源管理、环境监测、农业发展、城市规划和灾

害监测等方面具有广泛的应用意义，可以为各行各业提供重要的决策支持和信息

服务。随着深度学习技术的不断发展，其在语义分割任务上取得了显著的优势。

然而，训练深度学习模型依赖于标签数据，这就意味着需要手动标记大量的像素

级标签来训练模型。同时，深度学习模型对数据的分布变化特别敏感，其要求训

练数据(即源域数据)与测试数据(即目标域数据)满足独立同分布的假设前提，如果

将源域影像上训练好的语义分割模型直接应用在目标域影像上，模型