基于深度学习的武威市凉州区农村居民地提取与时空演变研究

基于深度学习的武威市凉州区农村居民地提取与时空演变研究基于深度学习的武威市凉州区农村居民地提取与时空演变研究

摘要：凉州区是武威市的一个农业重要区域，农村居民地的提取与时空演变研究对于农村规划和资源管理具有重要的意义。本文采用基于深度学习的方法，结合多源遥感数据，对凉州区农村居民地进行提取和时空演变分析。通过对训练数据集的生成和网络参数的调整，实现了准确的农村居民地提取，同时对不同时间点的农村居民地进行变化检测分析，揭示了农村居民地的时空演变特征。研究结果对于农村发展和资源管理具有指导意义。

关键词：深度学习；农村居民地；提取；时空演变；武威市凉州区

1.引言

农村居民地是农村人口的聚集地，是农业生产和农村发展的重要组成部分。对农村居民地的提取和时空演变研究，能够为农村规划和资源管理提供重要的参考依据。传统的农村居民地提取方法存在定位不准确、耗时耗力等问题，难以满足大规模和高精度的需求。而深度学习作为一种新兴的机器学习方法，具有很强的数据处理和特征提取能力，已在图像识别和地物提取等领域取得显著成果。因此，基于深度学习的农村居民地提取方法在提高准确性和效率方面具有很大潜力。

2.数据与方法

2.1数据

本研究使用了遥感影像、高程数据等多源数据，其中遥感影像为主要数据源。遥感影像来自卫星遥感和航空遥感，包括多光谱、高分辨率影像等。高程数据用于辅助农村居民地提取和分析。

2.2方法

本文采用基于深度学习的卷积神经网络（CNN）方法进行农村居民地的提取。CNN对于图像的特征提取和分类具有很强的能力，并且通过对网络的训练可以提高准确性。首先，构建训练数据集，包括标注有农村居民地和非农村居民地的样本。然后，通过随机梯度下降等优化算法对CNN进行训练，调整网络参数以提高准确性和鲁棒性。最后，使用训练好的CNN对整个凉州区的遥感影像进行农村居民地的提取。

3.结果与讨论

通过本研究，成功实现了凉州区农村居民地的提取和时空演变分析。首先，针对样本数量不足的问题，利用数据增强方法扩大样本集，提高了训练数据的质量和数量。其次，通过调整CNN网络的结构和超参数，提高了农村居民地提取的准确性和效率。最后，利用生成的农村居民地提取结果，对不同时间点的遥感影像进行变化检测和时空演变分析，揭示了农村居民地的扩展和更新特征。

4.结论与展望

本研究基于深度学习的方法，成功实现了凉州区农村居民地的提取和时空演变分析。结果表明，深度学习在农村居民地的提取和变化检测中具有很大的应用潜力。未来，可以进一步探索更多的深度学习模型和算法，提高提取的准确性和效率。另外，可以结合其他数据和方法，实现更全面和精细的农村居民地研究，为农村规划和资源管理提供更准确可靠的依据通过本研究，我们成功地利用深度学习方法实现了凉州区农村居民地的提取和时空演变分析。通过构建训练数据集并使用优化算法对CNN进行训练，我们提高了提取的准确性和鲁棒性。利用训练好的CNN，我们对整个凉州区的遥感影像进行了农村居民地的提取，并揭示了农村居民地的扩展和更新特征。结果表明，深度学习在农村居民地研究中具有很大的应用潜力。未来，我们可以进一步探索其