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面對大規模地理信息系統數據，可以考慮以下UNet模型的擴展策略：
圖像金字塔：對輸入的地理信息系統數據進行多尺度的處理，利用圖像金字塔的方法來處理不同尺度的特征信息，提高模型對不同尺度信息的提取能力。
并行結構：在UNet模型的基礎上構建并行結構的網絡，將不同尺度的特征信息分別輸入到不同的分支網絡中進行處理，最后將不同分支的特征信息進行融合，以提高模型的性能。
增加網絡深度：通過增加UNet模型的層數來提高模型的表達能力，增加網絡的深度可以提高模型對復雜地理信息系統數據的理解能力，提高模型的性能。
引入注意力機制：在UNet模型中引入注意力機制，讓模型更加關注地理信息系統數據中重要的部分，提高模型在地理信息系統數據中的檢測和分割性能。
數據增強：對地理信息系統數據進行數據增強，如旋轉、翻轉、縮放等，以增加模型的泛化能力，提高模型在大規模地理信息系統數據上的性能。
通過以上擴展策略，可以有效提高UNet模型在大規模地理信息系統數據上的性能和效果。
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