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这是一个面向卫星与航拍影像的深度学习技术综述型资源库，系统梳理了适用于遥感图像分析的主流深度学习方法。项目覆盖图像分类、语义分割、目标检测、变化检测、云识别与去除、时序分析、作物分类与产量预测、SAR图像处理、生成模型、自监督学习及可解释AI等十余类任务，并提供对应模型架构、数据集和实践要点。技术实现以PyTorch为主，强调遥感数据特性（如多光谱、大尺寸、低标注率）下的适配方案。适用于遥感科研、地理信息分析、农业监测、城市规划及环境评估等需要从遥感影像中提取结构化信息的场景。