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基于多源遥感和多分支时空特征融合网络的高标准农田建设地块形态变化
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作者 吴尚岐 胡琼 +7 位作者 蔡志文 魏浩东 张磊 杨子恒 宋旦霞 余强毅 吴浩 吴文斌 《农业工程学报》 2025年第21期212-221,共10页
农田地块是农业耕作管理和经营生产的基本单元。近年来,在高标准农田建设推进下,中国农田地块空间结构发生了显著变化。然而,当前尚缺乏一套系统完备的农田地块变化分析方法,制约了高标准农田地块整治成效的评估及其效益的可持续发挥。... 农田地块是农业耕作管理和经营生产的基本单元。近年来,在高标准农田建设推进下,中国农田地块空间结构发生了显著变化。然而,当前尚缺乏一套系统完备的农田地块变化分析方法,制约了高标准农田地块整治成效的评估及其效益的可持续发挥。该研究以长江中游典型高标准农田建设区为案例,基于国产高分二号和哨兵二号遥感影像,结合多分支时空特征融合的深度学习模型,提取农田建设前后的地块矢量化边界。然后,选取平均地块面积、形状指数、分维数指数、边缘密度、地块密度和标准距离指数6项景观指标,系统刻画农田地块空间形态变化特征。结果表明,研究区内“小田变大田”趋势明显(平均地块面积从0.80 hm^(2)增长至0.84 hm^(2)),农田地块的几何形状趋于规则(形状指数从1.53下降至1.51、分维数指数从1.48下降至1.46、边缘密度下降约7%),田块空间聚集程度提高(地块密度从0.82降至0.72,标准距离指数离散程度变小)。多数区域表现出集约化、宜机化发展特征,少数区域受到配套设施建设或地形因素限制,地块整治效果不够显著。综上,该研究构建的基于多源遥感影像、深度学习算法和多维景观指标的地块变化分析与评估方法,能够有效表征高标准农田地块时空变化特征,为其动态监管与整治优化提供了科学的方法支持和理论依据。 展开更多
关键词 多源遥感 高标准农田 地块提取 景观指标 深度学习
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