基于GAN和扩散模型的数据增强与分辨率提升用于树木分割

本研究解决了城市森林树木检测中低分辨率图像分析的挑战，尤其是在数据标注稀缺的情况下。提出了一种结合领域适应算法与GAN和扩散模型的新方法，能够在增强低分辨率航空图像质量的同时，保持语义内容，从而实现有效的树木分割。实验结果表明，该方法在IoU指标上提升超过50%，证明了其在遥感领域的巨大潜力。

本研究提出了一种新方法，结合领域适应算法、GAN和扩散模型，解决城市森林树木检测中的低分辨率图像分析问题。实验结果表明，该方法在树木分割上提高了超过50%的IoU指标，显示出在遥感领域的应用潜力。

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