基于DeepLabv3+的遥感影像语义分割研究
基于DeepLabv3+算法的城市街景语义分割算法研究
基于DeepLabv3+算法的城市街景语义分割算法研究作者：陈文艺苗宗成来源：《无线互联科技》2024年第09期摘要：在自动驾驶领域，城市街道场景的语义分割对于提升系统的安全性和效率至关重要。
针对传统语义分割模型参数过多、泛化性能较差以及分割效果有限等问题，文章提出了一种基于改进DeepLabv3+的解决方案。
此改进模型融合了轻量级MobileNetv2主干网络和SE注意力机制，优化了空洞金字塔池化（Atrous Spatial Pyramid Pooling， ASPP）模块，将其从并行结构改进成串行结构，采用深度可分离卷积结构。
在Cityscapes数据集上，文章的方法取得了75.90%的平均交并比（Mean Intersection over Union， MIoU），显著提升了分割精度与计算效率。
关键词：深度学习；语义分割；ASPP中图分类号：TP389.1文献标志码：A0 引言城市街景的图像分割一直是研究的热点，该技术主要分为以下3种：基于传统的分割方法、混合了传统技术和深度学习的方法以及单一依靠深度学习的策略。
传统分割技术通常涉及阈值设定、边缘检测、聚类和图论方法［1］，这些技术主要依赖于颜色、纹理等简单的低层次特征来执行分割；结合了传统方法和深度学习的分割方法则更为多样，这种分割方法主要包括基于候选区域的分析、概率图模型和分割掩模的应用［2］；深度学习驱动的图像语义分割则成为当前领域内的主导技术，特别是以卷积神经网络，如全卷积网络（Fully Convolutional Networks， FCN）［3］、循环神经网络（例如ReSeg［4］）和生成对抗网络（如DA［5］）为基础的方法。
虽然DeepLabv3+［6］在PASCAL VOC 2012和Cityscapes等知名数据集上展现了出色的分割能力，但仍有一些局限性。
首先，DeepLabv3+的编码器在提取特征的过程中逐渐减小图像尺寸，这可能导致关键信息的损失，使得在解码阶段难以恢复图像细节。
语义分割之deeplabv3
语义分割之deeplabv3概述之前讲了deeplab v1和v2的内，这次主要讲⼀下v3部分的内容。
简单回顾⾸先我们简单回顾⼀下前边v1和v2部分的内容，先说它们的相同点，⾸先他们主要思想都是将卷积神经⽹络（DCNNs）和概率图模型（DenseCRFs）进⾏结合来做语义分割。
并且两者对图⽚的处理过程也是⼀样的。
都是先对输⼊的图⽚经过DCNN⽹络处理，得到其初步的得分图，然后通过双线性插值，扩⼤图⽚尺⼨，进⽽经过全连接CRF处理之后，最后输出结果图。
但v2较之于v1提升点主要有三个⽅⾯：使⽤多尺度来获得更好的分割效果，建成ASSP，第⼆个区别就是基础层⽹络发⽣了改变，基础层的⽹络由VGG16改成了ResNet。
并且学习率也发⽣来改变。
当然最⼤的区别还是ASPP的引⼊，多尺度主要是为了让算法处理⽬标在图像中表现为不同⼤⼩问题时，仍能够有很好的分割结果。
⽐如同样的物体，在近处拍摄时物体显得⼤，远处拍摄时显得⼩。
具体做法如上图所⽰，就是在处理的时候并⾏的采⽤多个采样率的空洞卷积提取特征，再将特征融合，类似于空间⾦字塔结构，形象的称为Atrous Spatial Pyramid Pooling (ASPP)，图⽚中就是分别采⽤6,12，18，24的采样率进⾏采样，然后将提取到的特征进⾏融合。
v3的提升点V3较之于v1和v2提升可能主要有四点：提出了更通⽤的框架，适⽤于任何⽹络复制了ResNet最后的block，并级联起来是改进了v2引⼊的ASSPP，在ASPP中使⽤BN层，最后⼀点去掉了CRF，这可能是冲击最⼤算法⾸先是空洞卷积模块的改进，之前我们说了空洞卷积主要是对特征图做采样，扩⼤感受野，缩⼩步幅。
在v3中我们以串⾏的⽅式来设计空洞卷积模块。
上⾯这张图就是级联模块的⽰意图，其中上边的是没有加⼊空洞卷积的级联模块，下边是加⼊空洞卷积的级联模块。
我们先简单介绍下，这个级联模块的结构，我们先看上边这个简单的级联模块，⾸先初始的时候，采⽤的是串⾏的残差⽹络，包含的是block1、block2、block3和block4这四个模块，后边的block5、block6、block7就是级联模块，按照论⽂说法，这⼏个级联模块都是对block4的复制。
基于改进deeplabv3+的无人车夜间红外图像语义分割
第41卷第1期2020年1月Vol.41No.1Jan.2020应用光学Journal of Applied Optics文章编号:1002-2082(2020)01-0180-06基于改进DeepLabv3+的无人车夜间红外图像语义分割刘致驿12,孙韶媛12,任正云1'2,刘训华1,2,卜德飞1'2(1.东华大学信息科学与技术学院，上海201620;2.东华大学数字化纺织服装技术教育部工程研究中心，上海201620)摘要：为了增强无人车对夜间场景的理解能力，针对无人车在夜间获取的红外图像，提出了一种基于改进DeepLabv3+网络的无人车夜间红外图像语义分割算法。
由于自动驾驶场景中的对象往往显示出非常大的尺度变化，该算法在DeepLabv3+网络的基础上，通过引入密集连接的空洞卷积空间金字塔模块，使网络生成的多尺度特征能覆盖更大的尺度范围。
此外，该算法将编码器模块的多层结果拼接在译码器模块中，以恢复更多在降采样过程中丢失的空间信息和低级特征。
通过端到端的学习和训练，可直接用于对夜间红外图像的语义分割。
实验结果表明，该算法在红外数据集上的分割精度优于原DeepLabv3+算法，平均交并比达到80.42,具有良好的实时性和准确性。
关键词：深度学习；语义分割;无人车;红外图像中图分类号:TN219文献标志码:A DOI：10.5768/JA0202041.0106002Semantic segmentation of nocturnal infrared images of unmannedvehicles based on improved DeepLabv3+LIU Zhiyi1'2,SUN Shaoyuan1'2,REN Zhengyun1'2,LIU Xunhua1'2,BU Defei1'2(1.College of Information Science and Technology,Donghua University,Shanghai201620,China;2.EngineeringResearch Center of Digitized Textile&Fashion Technology(Ministry of Education),Donghua University,Shanghai201620,China)Abstract：In order to enhance the understanding ability of unmanned vehicle to night scene,a semantic segmentation algorithm based on improved DeepLabv3+network is proposed for infrared images acquired by unmanned vehicles at night.Because the objects in the autopilot scene often show very large scale changes,the algorithm based on DeepLabv3+network can cover a larger scale range by introducing densely connected atrous spatial pyramid pooling module.In addition,the algorithm splices the multi-layer results of the encoder module into the decoder module to recover more spatial information and low-level features lost in the downsampling process.Through end-to-end learning and training,it can be directly used for semantics segmentation of night vision infrared images.The experimental results show that the segmentation accuracy of the algorithm is better than that of the original DeepLabv3+algorithm,and the mean intersection over union reaches80.42,which has good real-time performance and accuracy.Key words：deep learning；semantic segmentation；unmanned vehicle；infrared image引言图像语义分割将图像中每一个像素分类到其所属的语义类别，其在无人车应用领域对场景理解具有重要意义。
面向小目标提取的改进DeepLabV3+模型遥感图像分割
面向小目标提取的改进DeepLabV3+模型遥感图像分割郭新;张斌;程坤【期刊名称】《遥感信息》【年(卷),期】2022(37)2【摘要】针对DeepLabV3+模型在遥感影像语义分割中呈现出小尺度地物语义信息丢失、数据类别不均衡引起误差等缺陷,提出了一种面向小目标提取的改进DeepLabV3+语义分割模型。
首先,在模型编码器空间空洞金字塔池化(atrous spatial pyramid pooling,ASPP)中引入多组并行空洞卷积(multiple parallel dilated convolution,MPDC)和感受野融合策略;其次,在模型解码器部分加入特征注意力融合模块(feature attention fusion,FAF);最后,使用加权的Lovasz-softmax loss优化损失函数。
将改进后的模型通过Landcover和CCF2017高分辨率遥感影像数据集进行验证,结果表明,在两个测试数据集上的平均交并比比原始的DeepLabV3+模型分别提高了1.17%~1.24%和0.85%~0.95%,特别地,小目标如建筑物的交并比相比原始模型分别提升了3.51%~3.86%和2.11%~2.38%,改进后的DeepLabV3+模型能更充分表达高分辨率遥感图像细节信息。
【总页数】11页(P34-44)【作者】郭新;张斌;程坤【作者单位】中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院;武汉工程大学计算机科学与工程学院【正文语种】中文【中图分类】TP753【相关文献】1.基于改进小波域隐马尔可夫模型的遥感图像分割2.基于DeepLabv3+模型的高分辨率遥感影像建筑物提取3.面向遥感图像小目标检测的改进YOLOv3算法4.基于图像分割的无人机遥感影像目标提取技术5.一种改进DeepLabV3+网络的高分辨率遥感影像道路提取方法因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
用于高分辨率遥感影像地类识别的Deeplabv3+改进模型
用于高分辨率遥感影像地类识别的Deeplabv3+改进模型张载龙;徐杰【期刊名称】《南京邮电大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2024(44)2【摘要】在高分辨率遥感影像地类识别上,语义分割网络Deeplabv3+表现优异,但是所需参数非常多,训练时间久。
遥感影像中的地类与普通RGB图片中的对象相比颗粒度非常大,其具有更显著的特征以及更少的类别,并不需要过深过大的网络。
因此,文中提出了一种基于轻量级网络的语义分割模型(Thin-Deeplabv3+),对Deeplabv3+的编码器进行了改进,利用轻量级膨胀网络(Light and Dilated Network,LDNet)提取输入遥感影像的特征,然后利用膨胀系数分别为2、12、24和36的空洞空间金字塔池化(Atrous Spatial Pyramid Pooling,ASPP)模块加强特征提取。
在高分遥感影像数据集(Gaofen Image Dataset,GID)以及DeepGlobe 土地覆盖分类挑战数据集(DeepGlobe Land Cover Classification Challenge,DLCCC)上的实验结果表明,Thin-Deeplabv3+的识别精度高于Deeplabv3+,并且所需参数仅约为Deeplabv3+的1/10。
【总页数】7页(P62-68)【作者】张载龙;徐杰【作者单位】南京邮电大学物联网学院;南京邮电大学计算机学院【正文语种】中文【中图分类】TP751【相关文献】1.基于DeepLabv3+模型的高分辨率遥感影像建筑物提取2.一种改进DeepLabV3+网络的高分辨率遥感影像道路提取方法3.改进Deeplabv3+的高分辨率遥感影像道路提取模型4.基于改进DeepLabv3+的高分辨率遥感影像屋顶提取方法5.基于改进DeepLabv3+的高分辨率遥感影像变化检测研究因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于深度学习的遥感影像语义分割算法研究
基于深度学习的遥感影像语义分割算法研究基于深度学习的遥感影像语义分割算法研究摘要: 近年来，随着卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）的快速发展，深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的突破。
本文旨在研究基于深度学习的遥感影像语义分割算法，探讨在大尺度、高分辨率遥感影像中实现精确的物体识别和分类的方法，为遥感数据应用领域提供有力的技术支持。
一、引言随着遥感技术的发展，遥感影像扮演着日益重要的角色，广泛应用于土地利用、城市规划、环境监测等领域。
遥感影像通常具有高分辨率和大数据量的特点，因此传统的图像分割方法往往无法满足精度和效率的需求。
而深度学习作为一种基于数据的机器学习方法，具有强大的特征学习和表达能力，能够有效地解决遥感影像语义分割问题。
二、深度学习在图像分割中的应用深度学习在图像分割领域的应用主要有两个方面，一个是基于全卷积网络（Fully Convolutional Network, FCN）的像素级别语义分割，另一个是基于区域的语义分割。
2.1 基于FCN的像素级别语义分割FCN是深度学习在语义分割领域的重要突破，通过将传统的全连接层转化为全卷积层，能够对图像进行像素级别的分类。
首先，FCN通过编码网络将输入图像转化为逐层降采样的特征图，然后通过上采样将特征图恢复到与原图像相同的尺寸，最后通过分类网络进行像素级别的分类，从而实现图像的精确分割。
2.2 基于区域的语义分割基于区域的语义分割将图像分割问题转化为目标检测问题，即在图像中找到所有感兴趣的目标，并为每个目标分配一个语义标签。
这种方法可以有效地解决遥感影像中目标尺度不一致、拓扑结构复杂等问题。
目前，基于区域的语义分割方法主要包括基于生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）和区域卷积神经网络（Region-based Convolutional Neural Network, R-CNN）。
deeplabv3+讲解
deeplabv3+讲解DeepLabv3+是一种深度学习模型，用于图像分割任务。
它是Google在2018年提出的深度扩展的解析型语义分割模型，用于解决图像语义分割中的主要挑战。
DeepLabv3+是DeepLabv3的改进版本，引入了特征金字塔网络（Feature Pyramid Network，简称FPN）和空洞卷积（Dilated Convolution）以提高模型性能并扩大感受野。
本文将介绍DeepLabv3+的原理，应用和性能。
DeepLabv3+的核心思想是利用深度扩展的解析型卷积神经网络来对图像进行分割。
模型的核心组件是一个带有扩大视野的多尺度上下文路径（ASPP）模块，通过融合多个不同尺度的特征图来提高感受野。
此外，DeepLabv3+还采用了Xception 架构作为骨干网络，以提高特征提取的能力。
DeepLabv3+通过引入FPN来利用不同层级的特征图，从而提高分割性能。
FPN是一种用于目标检测和语义分割的网络结构，通过将不同层级的特征图进行融合，可以捕获多尺度的信息。
DeepLabv3+的FPN结构由两个部分组成：上采样模块和融合模块。
上采样模块通过上采样操作将低级特征图增加分辨率，而融合模块以级联的方式将不同层级的特征图进行融合。
此外，DeepLabv3+还引入了空洞卷积来扩大感受野。
空洞卷积是一种通过在卷积核中引入空洞来增大感受野的技术。
DeepLabv3+将空洞卷积应用于ASPP模块中，从而可以捕获更大范围的上下文信息。
DeepLabv3+在许多领域都有广泛的应用。
它在医疗图像分割、自动驾驶、人体姿态估计和视频分割等任务中表现出色。
在医疗图像分割中，DeepLabv3+可以准确地分割病变区域，为医生提供更准确的诊断和治疗建议。
在自动驾驶中，DeepLabv3+可以分割出道路、车辆和行人等重要区域，帮助车辆识别和行为预测。
在人体姿态估计中，DeepLabv3+可以准确地提取出人体关键点，用于人体动作分析和行为识别。
基于深度特征学习的遥感影像语义分割方法
实验数据与评价标准
数据集
01
本实验采用了具有高分辨率的遥感影像数据集，包含了多种地
物类型和场景，确保数据的丰富性和多样性。
数据预处理
02
对原始遥感影像进行辐射定标、大气校正等预处理操作，以提
高数据质量。
评价标准
03
采用像素精度、均像素精度、交并比等常用语义分割评价标准
，全面评估算法的性能。
不同方法的实验结果对比
优缺点
U-Net在保持计算效率的同时，通过 跳跃连接融合了浅层与深层的特征信 息，有助于提高分割结果的精度。然 而，对于大尺度遥感影像，U-Net可 能面临计算资源消耗较大的挑战。为 了克服这一问题，可以考虑采用多尺 度特征融合、轻量级网络设计等技术 对U-Net进行改进。
05
CATALOGUE
实验与结果分析
将深度学习在其他领域的成功经验迁 移到遥感影像语义分割中，探索新的 方法与技术。
THANKS
感谢观看
在实验过程中，发现数据质 量和预处理方法对实验结果 有较大影响。因此，在实际 应用中，需要充分考虑数据 质量和预处理环节。
本实验主要关注了算法在遥 感影像语义分割任务中的性 能表现。在实际应用中，还 可以考虑算法的计算效率、 内存消耗等方面，以便更好 地满足实际需求。
06
CATALOGUE
总结与展望
遥感影像语义分割的挑战与机遇
数据规模与标注成本
遥感影像数据量庞大，标注成本高，如何有 效利用无标签数据是未来的一个挑战。
多源遥感数据的融合
不同来源的遥感数据具有不同的特征和分辨率，如 何有效融合多源数据提高分割精度是一个值得研究 的问题。
实时性要求
遥感影像语义分割在某些应用场景下有实时 性要求，如何设计高效的算法满足实时性需 求是一个挑战。
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基于DeepLabv3+的遥感影像语义分割
研究
基于DeepLabv3+的遥感影像语义分割研究
摘要：遥感影像语义分割是遥感图像处理中的一项重要任务，
它能够将遥感影像中的每个像素点分配到特定的语义类别中，
为遥感应用提供有价值的信息。传统的遥感影像语义分割方法
在准确度和效率方面存在着一些问题。近年来，随着计算机视
觉技术的发展，深度学习已经成为遥感影像语义分割的主流方
法。DeepLabv3+作为一种优秀的语义分割网络，有着较高的准
确度和较快的运算速度。本文主要研究基于DeepLabv3+的遥
感影像语义分割方法，首先介绍了DeepLabv3+网络的结构和
工作原理，然后分析了遥感影像语义分割的特点和挑战性，并
提出了适应于遥感影像的训练策略和优化方法。实验结果表明，
本文所提出的方法在遥感影像语义分割领域具有较高的应用价
值和前景。
关键词：遥感影像；语义分割；深度学习；DeepLabv3+；训练
策略；优化方法
1.引言
遥感影像在土地利用、自然资源调查和环境监测等领域具有广
泛的应用，因此，对遥感影像进行准确的解译和分析是极为重
要的。遥感影像语义分割是指将遥感影像中的每个像素点分配
到特定的语义类别中。遥感影像语义分割可以为土地分类、城
市规划、农业生产等提供有价值的信息。传统的遥感影像处理
方法需要大量的人力和时间成本，而深度学习技术的发展使得
遥感影像处理更加高效和准确。
2.相关工作
近年来，针对遥感影像语义分割问题，出现了大量的深度学习
方法。其中，卷积神经网络（CNN）已经成为遥感影像处理中
的主流方法。例如，FCN和SegNet等网络结构已经被广泛应
用于遥感影像语义分割。但这些网络对于细节较少的类别，如
土地利用等，存在较大缺陷。
3.DeepLabv3+网络
为了解决上述问题，DeepLabv3+网络被提出并得到了广泛应用。
DeepLabv3+网络具有以下两个特点：全卷积网络和孔卷积。在
全卷积网络中，卷积神经网络的最后一层是全连接层，这会导
致输出的特征图尺寸减小。而全卷积网络的最后一层通过1 x
1卷积代替全连接层，这样可以保留特征图的空间信息。在孔
卷积中，卷积核中的一些元素被视为无效元素。孔卷积可以在
不增加网络参数的情况下增大感受野。这些特点使得
DeepLabv3+网络具有较高的准确度和较快的运算速度。
4.遥感影像语义分割的特点和挑战
遥感影像语义分割与自然图像分割不同，存在着以下一些特点
和挑战。遥感影像中的类别数量较多，同时一些类别的实际面
积较小，这会导致类别不平衡问题。此外，遥感影像还存在着
各种噪声和干扰，例如云层、阴影和模糊等。
5.基于DeepLabv3+的遥感影像语义分割方法
针对遥感影像语义分割的特点和挑战，本文提出了基于
DeepLabv3+的遥感影像语义分割方法。首先，本文通过增强训
练数据来解决类别不平衡问题。其次，本文采用了多尺度输入
技术来克服噪声和干扰对结果的影响。最后，本文还对网络进
行了优化，提高了网络的鲁棒性和泛化能力。
6.实验结果
本文在PASCAL VOC数据集和遥感影像数据集上进行了实验，
结果表明本文所提出的方法在遥感影像语义分割领域具有较高
的应用价值和前景。本文所提出的方法不仅能够提高语义分割
的准确度，而且能够提高分割速度和鲁棒性。
7.结论
本文在深入分析遥感影像语义分割问题的基础上，提出了一种
基于DeepLabv3+的遥感影像语义分割方法。本文在实验中验
证了该方法的有效性和优越性，为遥感影像语义分割的研究和
应用提供了新的思路和方法
8.未来展望
随着遥感技术和深度学习技术的不断发展，遥感影像语义分割
在农业、城市规划、资源管理等领域中应用越来越广泛。未来，
如何进一步提高遥感影像语义分割的准确率和效率，将是研究
的重点。同时，深度学习技术的不断升级和新技术的出现也将
为遥感影像语义分割的研究和应用带来新的机遇和挑战
未来展望方面，随着遥感技术的不断发展和普及，遥感影像语
义分割在农业生产、城市规划、环境监测、资源管理等领域中
的应用越来越广泛。特别是在农业领域，遥感影像语义分割技
术已经成为农业智能化的重要组成部分，可以帮助农民更好地
了解农作物的生长状态、预测产量以及识别病虫害等问题，从
而大幅提高粮食生产的效率和质量。
未来的研究方向之一是提高遥感影像语义分割的准确率和效率。
虽然目前深度学习已经能够取得不错的语义分割结果，但是仍
然存在着很多问题，比如卫星遥感影像质量不同、光照条件变
化、噪声等因素会影响分割效果。因此，在未来的研究中需要
进一步提高分割算法的鲁棒性和稳定性，减小遥感数据中的噪
声和缺失值对分割结果的影响，提高模型的泛化能力和自适应
能力。此外，还需要探索更加高效的分割算法和模型，减小计
算复杂度和内存占用，提高算法的处理速度和效率。
另外，未来的研究还需要探索更广泛的遥感影像语义分割应用
场景。目前，遥感影像语义分割技术已经在农业、城市规划和
资源管理等方面得到了广泛的应用，但是还有很多新的应用场
景有待探索和研究，比如天气预报、水文预报、自然灾害监测、
生态环境保护等领域。在这些应用场景中，遥感影像语义分割
技术将会发挥越来越重要的作用，有望为人类社会的可持续发
展提供更加广泛的支撑和保障。
总之，随着机器学习和深度学习技术的不断发展，遥感影像语
义分割技术也将会得到不断完善和提高。未来的研究方向包括
提高分割准确率和效率、探索更广泛的应用场景、提高算法的
稳定性和鲁棒性等。这些研究将会极大地推动遥感影像语义分
割技术的进步和发展，为能够更好地利用遥感数据做出更好的
决策和行动，从而更好地服务于人类社会的可持续发展做出贡
献
另外，遥感影像语义分割技术的进一步发展还需要探索如何结
合其他信息源，比如地理信息系统、气象信息、交通信息等，
构建更加全面、精确的决策支持系统。这些系统不仅可以用于
某些应用场景的单一分析，还可以通过多种信息源的综合分析，
提高问题解决的准确率和可行性，为决策者提供更好的决策依
据。
此外，数据安全和隐私保护也是未来研究中需要关注的问题。
随着大数据和云计算技术的不断发展，处理、存储和共享遥感
影像数据的技术已经越来越先进和便捷。然而，随之而来的是
数据泄露、数据安全性和隐私性的问题。未来的研究需要加强
遥感影像数据的保护和管理，采用加密、权限控制等方式确保
数据的安全性和隐私性。
最后，未来的研究还需要关注遥感影像语义分割技术在社会经
济发展带来的影响。遥感影像语义分割技术的发展不仅可以提
高现有应用场景的效率和精度，还可以为新兴的经济和社会发
展带来新的机会和挑战。未来的研究需要从宏观和微观层面研
究技术的经济效益和社会影响，为技术的发展提供更加全面的
支持和指导。
综上所述，未来遥感影像语义分割技术的研究方向包括提高分
割准确率和效率、探索更广泛的应用场景、提高算法的稳定性
和鲁棒性、结合其他信息源构建全面、精确的决策支持系统、
加强数据安全和隐私保护、研究技术的经济效益和社会影响等。
随着技术的发展和研究的深入，遥感影像语义分割技术有望为
人类社会的可持续发展做出更加重要和实质性的贡献
综合来看，未来遥感影像语义分割技术具有广阔的应用前景和
发展空间。其在城市规划、环境监测、农业生产、灾害响应等
方面的应用将越来越广泛和深入。同时，为了保障数据安全和
隐私，需要加强相关技术的研究和应用。未来也需要更加深入
研究遥感影像语义分割技术的经济效益和社会影响，为其可持
续发展提供更好的支持和指导