海陆分辨模型是一种用于识别遥感影像中海洋和陆地区域的技术。下面是一些可能有用的步骤：

1. 获取遥感影像数据：首先需要获取高分辨率的遥感影像数据，例如 Landsat、Sentinel 或 MODIS 等卫星图像。这些影像数据可以从公共数据源或商业数据供应商处获取。

2. 预处理影像数据：对于遥感影像数据，需要进行一些预处理步骤，例如大气校正、地形校正和辐射校正等。这些步骤可以帮助消除影像中的噪声和干扰，提高影像质量。

3. 特征提取：使用图像分类算法，提取影像中的特征，例如纹理、颜色和亮度等。这些特征可以帮助区分海洋和陆地区域。

4. 训练分类器：使用机器学习算法，例如支持向量机（SVM）或随机森林（Random Forest）等，训练一个分类器来区分海洋和陆地区域。训练数据可以从已知的分类样本中获取，例如手动标注的影像数据。

5. 测试和评估：使用测试数据集评估分类器的准确性和性能。可以使用各种指标，例如准确率、召回率和精度等，来衡量分类器的表现。

6. 应用模型：将训练好的分类器应用到新的遥感影像数据中，进行海陆区域的自动识别和分类。

以上是海陆分辨模型的一般步骤，实际应用中可能还需要根据具体情况进行调整和优化。