高分辨率遥感影像耕地提取研究进展与展望

作     者：张新长 黄健锋 宁婷 ZHANG Xinchang;HUANG Jianfeng;NING Ting

作者机构：广州大学地理科学与遥感学院广东广州510006 中山大学大气科学学院广东珠海519082 广东中地土地房地产评估与规划设计有限公司广东广州510399 

基　　金：国家自然科学基金(42071441,42201351) 广东省基础与应用基础区域联合基金(2020A1515110441) 广东省土地调查规划院项目(GHYFW20220805) 

出 版 物：《武汉大学学报（信息科学版）》 (Geomatics and Information Science of Wuhan University)

年 卷 期：2023年第48卷第10期

页      码：1582-1590页

摘      要：耕地资源的快速、精准提取是支撑耕地保护和耕地用途管制的重要基础。随着高分辨率遥感和人工智能技术的快速发展,高分辨率遥感耕地提取已逐渐由传统的基于像元和面向对象的分类算法过渡至以深度学习为代表的智能化耕地提取新阶段,并取得不少成果,但也同样面临着诸多挑战。首先,梳理和分析了传统耕地提取算法和基于深度学习的智能化耕地提取算法的研究现状,阐述了深度学习支持下的耕地提取研究的必要性;然后,结合全卷积神经网络的发展历程,介绍了深度语义分割技术的基本原理以及在耕地提取应用中的实验流程,并归纳了主要的智能耕地提取算法;最后,围绕智能化耕地提取研究存在的不足,探讨了智能化耕地提取技术的发展趋势。

主 题 词：高分辨率遥感 耕地提取 深度学习 语义分割 遥感应用 

学科分类：083002[083002] 0830[工学-生物工程类] 081802[081802] 08[工学] 0818[工学-交通运输类] 081602[081602] 0816[工学-纺织类] 

核心收录：

D　O　I：10.13203/j.whugis20230114

馆 藏 号：203123967...