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多光谱、高光谱和高空间分辨率航空影像的深度学习语义分割评估
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究通过训练16种不同模型实现高分辨率卫星图像的多类别分割。其中1D-Justo-LiuNet模型在海洋-陆地-云覆盖分割方面性能优于U-Net及其变体，但推理时间较长。研究发现图像分割应在L1b辐射计校准后进行，减少光谱通道会降低参数数量和推理时间，但牺牲分割性能。
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关键要点
- 本研究训练了16种不同模型以实现高分辨率卫星图像的多类别分割。
- 1D-Justo-LiuNet模型在海洋-陆地-云覆盖分割方面性能优于U-Net及其变体，准确率为0.93。
- 1D-Justo-LiuNet模型的参数数量为4,563个，但推理时间较长，达到15秒。
- 图像分割应在L1b辐射计校准后进行，而不是在原始数据上进行。
- 减少光谱通道到3会降低模型的参数数量和推理时间，但会牺牲分割性能。
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