في هذا العمل، نقترح استخدام الصور بالأشعة تحت الحمراء الطويلة الموجة (LWIR) كوسيلة داعمة قابلة للتطبيق لتقسيم الدلالي باستخدام تقنيات تعتمد على التعلم. أولاً، نعالج مشكلة معايرة كاميرات RGB والحرارية من خلال اقتراح هدف معايرة نشط وعملية معايرة تكون متنقلة وسهلة الاستخدام في آن واحد. ثانيًا، نقدم مجموعة البيانات PST900، وهي مجموعة مكونة من 894 زوجًا من الصور المزامنة والمعايرة بين الصور باللون RGB والحرارية، مع تسميات دقيقة لكل بكسل تتعلق بأربعة فئات مختلفة من مسابقة داربا تحت الأرضية. أخيرًا، نقترح بنية شبكة عصبية تلافيفية (CNN) تُستخدم لتقسيم دلالي سريع، حيث تدمج الصور باللون RGB والحرارية بطريقة تستفيد من الصور باللون RGB بشكل مستقل. ونقارن طريقة عملنا مع أحدث الطرق، ونُظهر أن طريقة عملنا تتفوق على تلك الطرق في مجموعة بياناتنا.