遥感图像语义分割综述

### 遥感图像语义分割研究综述

遥感图像语义分割旨在通过自动化的手段识别和分类卫星或航空影像中的不同地物类别。随着深度学习的发展，这一领域取得了显著进展。

#### 数据集复杂度提升的需求

为了更好地训练模型并提高其泛化能力，构建更具挑战性的数据集成为必要。这些数据集不仅应覆盖更广泛的地理区域，还应该包含更多样化的场景和复杂的环境条件[^1]。例如，在城市环境中，建筑物的高度差异、阴影效应以及植被遮挡等因素都会增加分割难度；而在自然景观中，则需考虑季节变化带来的影响。

#### 主动学习与超像素方法的应用价值探讨

针对大规模高分辨率遥感影像标注成本高昂的问题，主动学习结合超像素技术提供了一种有效的解决方案。这种方法能够在减少人工标记工作量的同时保持较高的精度水平。具体而言，通过对少量样本进行高质量标注，并利用这些已知信息指导后续未标注数据的选择过程，可以逐步优化整个系统的性能表现[^2]。

#### 新型网络架构设计思路分析

近年来提出的反向透视网络（Reverse Perspective Network），专门用于处理具有明显视角畸变的对象计数任务。该框架能够有效克服传统卷积神经网络难以适应非均匀分布目标检测难题，为解决倾斜角度拍摄下的物体数量统计提供了新途径。对于某些特定类型的遥感应用来说，如机场跑道上的飞机监测或是密集建筑群内的车辆统计等场合尤为适用[^3]。

import torch.nn as nn

class ReversePerspectiveNetwork(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super(ReversePerspectiveNetwork, self).__init__()
        # 定义网络结构...
    
    def forward(self, x):
        # 前向传播逻辑...
        pass