利用深度学习技术进行高分辨率城市遥感影像中水体提取的Python代码实现

简介：
本项目运用深度学习算法，通过Python编程实现在高分辨率的城市遥感图像中精准识别与提取水体信息，旨在提升遥感数据分析效率和准确性。 项目介绍：高分辨率城市遥感图像的水体提取 数据来源：本项目使用的是由武汉大学研究员王俊觉、卓峥等人创建的土地覆盖领域自适应语义分割（LoveDA）数据集。该数据集旨在探索深度迁移学习方法在促进城市或国家级土地覆盖制图中的应用，适用于土地覆盖语义分割和无监督领域自适应（UDA）任务。 项目代码经过严格测试，在确保功能正常后上传，请放心下载使用。 本项目适合计算机相关专业在校学生、老师或者企业员工进行学习参考。无论基础如何，均可在此基础上修改以实现其他功能，并可用于毕业设计、课程设计或作业等用途。请在下载后首先阅读README.md文件（如有），仅供个人学习和研究之用，请勿用于商业用途。