面向小样本的遥感图像语义分割方法研究摘要遥感图像语义分割是地物信息提取的关键技术，在土地利用分类、环境监测、城市规划等领域具有广泛应用。然而，高分辨率遥感图像的人工像素级标注成本高昂，导致大规模高质量标注数据获取困难，严重制约了深度学习模型在实际场景中的应用。小样本学习技术的引入为解决这一问题提供了新思路，通过挖掘少量标注样本中的可迁移知识，实现对未见地物类别的有效分割。本文系统梳理了面向小样本的遥感图像语义分割方法，从数据增强、半监督学习、小样本学习三个维度对现有研究进行归纳分类，深入分析各类方法的核心思想与技术路线。在此基础上，本文重点实现并解析了两种代表性方法——基于自相关与互相关学习的小样本分割网络（SCCNet）和基于扩散模型的生成式数据增强方法，提供完整的代码实现与详细解释。最后，本文探讨了该领域面临的挑战与未来发展趋势，包括基础模型的迁移应用、多模态数据融合、开放世界分割等方向。本研究可为遥感图像小样本分割技术的研究与应用提供参考。关键词：遥感图像；语义分割；小样本学习；半监督学习；扩散模型1 引言遥感技术通过对地观测获取海量影像数据，为全球变化研究、资源调查、灾害监测等提供了重要数据支撑。语义分割作为遥感图像智能解译的核心任务之一，旨在对图像进行像素级分类，将每个像素赋予预定义的地物类别标签。高分辨率遥感图像中地物结构复杂、尺度多样、纹理丰富，使得语义分割任务面临巨大挑战。深度学习技术的突破显著提升了遥感图像语义分割的性能。全卷积网络（FCN）、U-Net、DeepLab等经典模型在自然图像分割任务中取得成功