针对耕地“非农化”行为的快速发现与定位需求，通过综合分析深度学习算法在卫星遥感地物检测和变化发现中的应用案例，提出了一种基于深度学习的耕地“非农化”快速遥感监测技术路线。选取实验区，采用基于DeepLab V3+语义分割的深度学习遥感影像地物变化检测方法对典型耕地“非农化”行为进行了变化图斑监测自动提取与后处理，并验证了技术路线的可行性，提高了耕地“非农化”疑问图斑提取的效率。
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