基于DeepLabv2的遥感影像水体提取方法研究

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中图分类号：P237 文献标志码：A

水体作为地球生态系统的重要组成部分，其动态监测对洪涝预警、生态保护至关重要[l。传统遥感水体提取方法（例如归一化水体指数法、支持向量机）依赖人工特征设计，易受阴影、建筑物干扰，且难以适应多尺度目标。深度学习通过自动学习多层次特征，提高了分割精度[2。然而，常规卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）因多次下采样而导致空间信息丢失，难以精细化定位水体边界。（剩余5347字）

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