A毕业设计：基于UNet的遥感图像语义分割

基于UNet的遥感图像语义分割是一种使用深度学习模型UNet进行遥感图像分割任务的方法。UNet是一种经典的卷积神经网络，在图像分割领域表现出良好的效果。以下是设计这种系统时可能涉及的关键步骤和方法： 1. **数据准备**：收集和标注具有不同类别的遥感图像数据集。可以使用像素级标注来确定每个像素所属的类别，如建筑物、道路、植被等。 2. **数据预处理**：对遥感图像数据进行预处理，如裁剪、缩放、归一化等，以便输入到神经网络进行训练。 3. **网络架构**：设计并实现基于UNet的神经网络架构。UNet由编码器和解码器组成，编码器负责提取特征，解码器负责将特征映射回原始图像尺寸，并生成像素级的预测结果。 4. **训练模型**：使用准备好的训练数据集对UNet模型进行训练。通过反向传播算法，优化模型参数，使其能够根据输入图像预测出正确的像素级分割结果。 5. **模型评估**：使用测试集对训练好的模型进行评估。可以使用各种指标，如交并比（Intersection over Union，IoU）、准确率、召回率等来评估模型的分割精度和性能。 6. **推理和应用**：..