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在進行遙感圖像分析時，UNet面臨的主要挑戰包括以下幾點：
數據量不足：對于訓練深度學習模型來說，需要大量的標注數據來訓練模型，然而在遙感圖像分析領域，獲取大量的標注數據是一項挑戰。
數據質量不一致：遙感圖像數據往往具有不同的分辨率、光照條件、云遮擋等問題，這會對模型的性能造成影響。
模型泛化能力不足：由于遙感圖像的復雜性和多樣性，模型在訓練集上表現良好但在測試集上表現不佳的問題是普遍存在的。
融合多源數據困難：遙感圖像數據往往來自不同的傳感器、平臺和時間，如何有效地融合多源數據進行分析是一個挑戰。
魯棒性不足：遙感圖像在現實場景中受到各種干擾因素的影響，模型需要具有較強的魯棒性才能在復雜環境中準確地進行分析。
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