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，并介绍了海洋-陆地-云覆盖分割应用场景。研究发现1D-Justo-LiuNet模型在性能和参数数量方面优于现有的U-Net模型，但推理时间较长。同时，研究还指出图像分割应在辐射计校准后进行，减少光谱通道会降低参数数量和推理时间，但会牺牲分割性能。

集成大气校正的高分辨率卫星影像土地利用和土地覆盖分割模型
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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。

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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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模型参数数量和推理时间，但会牺牲分割性能。

BenchCloudVision: 云检测和遥感影像云分割的深度学习方法评估
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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模型，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，减少光谱通道可降低参数数量和推理时间，但会牺牲分割性能。

CLiSA：一种使用正交交叉注意力的卫星云图层分割的层次混合 Transformer 模型
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该研究使用机载人工智能技术训练了16种不同模型，实现了高分辨率卫星图像的多类别分割。研究发现，轻量级的深度学习模型在海洋-陆地-云覆盖分割方面性能优于现有的U-Net及其变体，但推理时间较长。轨道内图像分割应该在L1b辐射计校准之后进行，将光谱通道减少到3会降低模型的参数数量和推理时间，但牺牲了分割性能。

利用空洞卷积提升 Sentinel-1 图像中的海冰分割
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本文提出了一种基于熵的新的XAI评估方法和指标，用于提高高分辨率卫星图像中建筑物分割的透明度和可解释性。通过适应最近的XAI分类算法并将其用于多类别图像分割，为图像分割领域的XAI研究和遥感应用铺平道路。

扩展基于 CAM 的遥感图像分割的可解释人工智能方法
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珊瑚礁保护的光环效应：人工智能的深度探索

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