基于深度学习的遥感影像耕地提取

<正>遥感影像耕地提取是遥感解译的一项具体任务，良好的耕地分割结果可为农业生产和土地保护提供支撑。针对宁夏省银川市耕地检测需求，以高分2号卫星影像为基础，对影像进行光谱增强和纹理增强处理，以U-Net网络为基础，搭建卷积神经网络进行训练，并利用训练好的模型进行测试。实验结果显示，我们的模型平均交并比达74.3%，证明本文提出的遥感影像耕地提取技术能准确进行耕地提取，同时提高耕地检测的效率。