基于深度学习技术,针对福建省常态化新增农村乱占耕地建房监测需求,构建了混合分辨率新增建房监测遥感影像样本数据集,采用卷积神经网络进行深度学习模型训练,并利用训练后的最优模型开展了耕地新增建房提取应用实验。结果表明,基于深度学习的耕地新增建房监测技术具备一定的应用潜力,可在实际工程中进行应用探索,以提高监测工作的效率和精度。
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