面对大规模地理信息系统数据，可以考虑以下UNet模型的扩展策略：
图像金字塔：对输入的地理信息系统数据进行多尺度的处理，利用图像金字塔的方法来处理不同尺度的特征信息，提高模型对不同尺度信息的提取能力。
并行结构：在UNet模型的基础上构建并行结构的网络，将不同尺度的特征信息分别输入到不同的分支网络中进行处理，最后将不同分支的特征信息进行融合，以提高模型的性能。
增加网络深度：通过增加UNet模型的层数来提高模型的表达能力，增加网络的深度可以提高模型对复杂地理信息系统数据的理解能力，提高模型的性能。
引入注意力机制：在UNet模型中引入注意力机制，让模型更加关注地理信息系统数据中重要的部分，提高模型在地理信息系统数据中的检测和分割性能。
数据增强：对地理信息系统数据进行数据增强，如旋转、翻转、缩放等，以增加模型的泛化能力，提高模型在大规模地理信息系统数据上的性能。
通过以上扩展策略，可以有效提高UNet模型在大规模地理信息系统数据上的性能和效果。
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