（1）样本标记
（2）目标识别
（3）动态监测
（4）遥感解译
典型示例
基于DeepLabv3+的草地智能提取
基于深度学习的语义分割方法，引入DeepLabv3+卷积网络模型，通过样本学习训练，创建草地提取智能模型。该方法有效的解决了传统草地分类方法耗时耗力、误差大、精度低的问题。
DeepLab模型
DeepLab模型的基础网络:卷积层、池化层、激活函数、反卷积层。
DeepLabv3+模型的训练样本由图像数据和标签数据两部分组成。通过深度学习对样本数据不断迭代训练、学习草地特征。该方法解决了基础网络模型的缺少与对象边界相关信息的问题，并显著提高了运行性能和识别精度。
不同方法草地提取整体精度对比:
局部精度评价:
卫星影像解译成果示例:
