摘要

摘要

遥感图像建筑物分割是遥感图像解译领域的重要研究方向，其成果可广泛应用

于城市规划、灾害评估、地理信息系统更新等领域。然而，由于遥感图像中建筑物

目标形态多样、尺度不一，且与背景地物光谱特征相似，加之影像中存在遮挡、阴

影等干扰因素，导致建筑物精细分割面临巨大挑战。针对上面问题，本文以深度学

习技术为基础，围绕U-Net和DeepLabV3+两种经典分割网络，开展了一系列改进

研究，旨在提升模型对建筑物纹理细节