农业温室的大规模自动提取基于高分辨率遥感和深度学习技术
Wei Chen1, Jiajia Li2, Dongliang Wang3
1College of Geoscience and Surveying Engineering, China University of Mining & Technology, Beijing, 100083, China. chenw@cumtb.edu.cn.
Environmental science and pollution research international
|September 21, 2023
概括
这项研究绘制了中国山东的农业温室地图,使用高分辨率遥感和深度学习. 调查结果显示,重要的区域聚合对于农业规划和环境管理至关重要.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 遥感 遥感 遥感 遥感
- 地理空间分析的研究.
背景情况:
- 农业温室对于粮食生产和气候影响至关重要.
- 准确的温室空间数据对于规划和环境保护至关重要.
- 大规模,高分辨率的温室提取仍然是一个挑战.
研究的目的:
- 准确地提取和绘制中国山东省农业温室的地图.
- 分析设施农业的空间分布和密度.
- 为农业规划和环境管理提供数据.
主要方法:
- 使用高分辨率的谷歌地球图像.
- 应用了深度学习算法来识别温室.
- 实现了高准确度,平均94.04%的交叉点与工会.
主要成果:
- 在山东,确定了占地1755.3平方公里的农业温室.
- 温室占该省面积的1.11%,占耕地面积的2.31%.
- 揭示了设施农业的区域聚合特征.
结论:
- 该研究提供了农业温室的高分辨率空间分布图.
- 调查结果凸显了山东地区设施农业的集中性质.
- 结果对未来的农业规划和环境政策制定有价值.
