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针对传统的遥感图像分割方法效率低下,复杂场景下分割精细度不够,以及UNET模型对于图像中包含的较小目标以及较大目标的边缘分割效果不佳等问题,本文提出了一种UNET结构与FPN结构相结合的方法,提升UNET模型整合多尺度信息的能力,同时辅以能更好地捕捉目标边缘的BLR损失函数,提升UNET模型对目标边界的分割效果。实验结果表明,本文所使用的方法有效提升了语义分割的精度,较好地缓解了对小尺度目标和大尺度目标边缘分割不佳的问题。该方法对目标边缘分割更精准,达到更好的分割效果。