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采用文献综述的研究表明，深度学习技术在遥感影像解译中具有广泛的应用。它们提高了遥感影像的分类精度、目标检测能力和场景理解水平。具体来说，基于深度学习的遥感影像解译能够自动提取更丰富的特征，从而提升对不同地物识别的准确性，减少对领域专家经验和知识的依赖。此外，深度学习模型具有强大的泛化能力，使其在不同类型和分辨率的遥感影像中均能实现良好的性能。尽管如此，应用深度学习技术也存在一些挑战，例如需要大量的标注数据以及对计算资源的高要求。综合来看，深度学习技术在遥感影像解译领域的应用正在不断深入，其未来前景值得期待。"

以此段为基准，归纳深度学习在遥感影像解译中的优势和挑战。 resurgence源于输入文献的概念共振，应用在这个新的段落中。概括归纳为两点优势，两点挑战，共计四点，并以逗号隔开。每点不少于15个字，不多于30个字。
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自动提取丰富特征，提升了地物识别准确性，resurgence使技术应用更加广泛；减少对专家经验的依赖，提高了遥感影像解译效率，resurgence增强了技术的实用性；需要大量标注数据，增加了数据准备的成本和时间，resurgence突显了数据重要性；对计算资源要求高，限制了技术的普及和应用，resurgence推动了技术优化。
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