基于深度学习unet遥感图像分割水体 深度学习的建筑物等分割检测

UNet 语义分割概述本项目旨在开发一个模型用于对同一地理区域的两幅遥感影像进行变化分割。模型的输入是两张分辨率相同的图像输出是一张多类别掩膜用于标识不同类型的变化。这些变化被分为以下几类建筑物、道路、植被、水体、土地以及未标注区域。类别模型将变化分为以下类别建筑物Building涉及建筑物的变化。土地Land与地表相关的变化无特定结构。道路Road与道路结构相关的变化。植被Vegetation植被覆盖区域的变化。水体Water涉及水域的变化。未标注Unlabeled无法归类为特定变化的区域。环境配置先决条件本项目使用Poetry进行包管理以避免依赖冲突并保持干净的开发环境。安装如果系统中未安装 Poetry请参考 Poetry 官方文档 进行安装。进入项目目录后运行以下命令安装依赖poetryinstall模型训练执行以下命令开始训练模型python-msrc.train--root_directorydatasets/aerial_image_segmentation--save_pathmodels/segmentation_model.h5如需监控训练过程可运行tensorboard--logdirlogs单张图像分割推理python-msrc.inference_segment--model_pathmodels/unet_100_epochs.h5--image_pathexample_images/original_image.jpg变化检测推理python-msrc.change_detection--model_pathmodels/unet_100_epochs.h5--original_imageexample_images/original_image.jpg--changed_imageexample_images/changed_image.jpg翻译说明术语一致性“Semantic Segmentation” →“语义分割”CV 领域标准译法。“multi-class mask” →“多类别掩膜”专业术语。“unlabeled” →“未标注”机器学习常用表述。技术细节保留命令行代码保持原样仅注释部分增加中文说明。Poetry、TensorBoard 等工具名称不翻译。句式优化被动语态如 “are classified into”转为主动“分为以下几类”更符合中文习惯。长句拆分如 “output a multi-class mask…” 部分提升可读性。格式规范标题层级清晰代码块使用 Markdown 语法高亮。关键术语如模型名 UNet保留英文避免歧义。如需调整风格或补充说明可进一步优化