案例介绍
本项目针对新疆地区农田高分辨率遥感影像，利用深度学习技术实现了农作物类型的自动识别与地块精细分割，涵盖19类主要作物和地块类型。项目中，我主要负责整体系统的架构设计，统筹数据流、模型模块和结果输出等核心环节。具体工作包括：根据遥感数据特点，设计了适合多尺度与复杂边界场景的分割网络架构，集成U-Net、DeepLabV3+等多种主流模型，并对模型结构进行了创新性调整，提升了复杂地块的分割精度。同时，设计了高效的数据预处理与增强流程，保证大规模数据高效入模，并规划了模型训练、评估、可视化等全流程自动化管线。通过我的架构设计，项目不仅实现了高精度的作物分类和空间分布映射，还大大提升了团队开发效率和模型工程化部署能力。我的技术方案为项目取得优异成果提供了坚实基础，并获得团队高度认可。
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