深度学习遥感影像解译技术在耕地保护中的应用

摘要：

耕地保护事关国家粮食安全、生态安全和社会稳定,是国计民生的头等大事.深度学习技术在海量数据分析领域的广泛应用,为高效、精准的遥感影像解译提供了技术基础.本文研究了基于深度学习的遥感影像解译技术,利用遥感影像数据和对应的矢量数据构建了可供训练的解译样本库,并提出了一种基于深度残差网络结构的解译模型.通过试验证明了该模型的实用性,实现了对试验区域主要地类面积的变化监测,对比多期影像解译结果和增减挂钩等业务数据,验证了耕地复垦的实施情况.结果表明,深度学习遥感影像解译技术在耕地保护领域有较广泛的应用前景.

关键词：耕地保护、深度学习、高分辨率遥感影像

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

在线出版日期：2023-09-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：142-145