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遥感图像数据规模大,光照、遮挡等情况复杂,目标密集、尺度不一以及缺乏大量带标注图像用于训练深度网络等特点对遥感图像分割的完整性和正确性造成了更大的挑战。针对深度卷积网络中因多次卷积造成分辨率显著下降,像素类别预测精度降低的问题,本文在深度卷积编码—解码网络的基础上设计了一个采用完全残差连接和多尺度特征融合的端到端遥感图像分割模型。该模型具有两方面优点:首先,长距离和短距离的完全残差连接既简化了深层网络的训练,又为本层末端融入了原始输入信息,增强了特征融合。其次,不同尺度和方式的特征融合使网络能够提取