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摘要： 本文为地信遥感与计算机专业学生提供了一份深度学习遥感影像分类的实践指南，涵盖理论与操作两部分。理论篇介绍遥感基础（数据分类、预处理）与深度学习原理（模型类型、应用流程），并分析两者结合的创新方向（算法改进vs.应用落地）。实践篇详细讲解Python环境配置、公开数据集与自定义数据集的模型训练方法，重点解决遥感数据特有的挑战，如大图分块预测、标签不完整时的训练技巧。亮点包括跨学科知识整合、自定义数据集构建方法及高效的大图预测技术优化。适合科研入门者参考，需注意数据版权保护。

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