基于深度學習的武威市涼州區農村居民地提取與時空演變研究基于深度學習的武威市涼州區農村居民地提取與時空演變研究

摘要：涼州區是武威市的一個農業重要區域，農村居民地的提取與時空演變研究對于農村規劃和資源管理具有重要的意義。本文采用基于深度學習的方法，結合多源遙感數據，對涼州區農村居民地進行提取和時空演變分析。通過對訓練數據集的生成和網絡參數的調整，實現了準確的農村居民地提取，同時對不同時間點的農村居民地進行變化檢測分析，揭示了農村居民地的時空演變特征。研究結果對于農村發展和資源管理具有指導意義。

關鍵詞：深度學習；農村居民地；提取；時空演變；武威市涼州區

1.引言

農村居民地是農村人口的聚集地，是農業生產和農村發展的重要組成部分。對農村居民地的提取和時空演變研究，能夠為農村規劃和資源管理提供重要的參考依據。傳統的農村居民地提取方法存在定位不準確、耗時耗力等問題，難以滿足大規模和高精度的需求。而深度學習作為一種新興的機器學習方法，具有很強的數據處理和特征提取能力，已在圖像識別和地物提取等領域取得顯著成果。因此，基于深度學習的農村居民地提取方法在提高準確性和效率方面具有很大潛力。

2.數據與方法

2.1數據

本研究使用了遙感影像、高程數據等多源數據，其中遙感影像為主要數據源。遙感影像來自衛星遙感和航空遙感，包括多光譜、高分辨率影像等。高程數據用于輔助農村居民地提取和分析。

2.2方法

本文采用基于深度學習的卷積神經網絡（CNN）方法進行農村居民地的提取。CNN對于圖像的特征提取和分類具有很強的能力，并且通過對網絡的訓練可以提高準確性。首先，構建訓練數據集，包括標注有農村居民地和非農村居民地的樣本。然后，通過隨機梯度下降等優化算法對CNN進行訓練，調整網絡參數以提高準確性和魯棒性。最后，使用訓練好的CNN對整個涼州區的遙感影像進行農村居民地的提取。

3.結果與討論

通過本研究，成功實現了涼州區農村居民地的提取和時空演變分析。首先，針對樣本數量不足的問題，利用數據增強方法擴大樣本集，提高了訓練數據的質量和數量。其次，通過調整CNN網絡的結構和超參數，提高了農村居民地提取的準確性和效率。最后，利用生成的農村居民地提取結果，對不同時間點的遙感影像進行變化檢測和時空演變分析，揭示了農村居民地的擴展和更新特征。

4.結論與展望

本研究基于深度學習的方法，成功實現了涼州區農村居民地的提取和時空演變分析。結果表明，深度學習在農村居民地的提取和變化檢測中具有很大的應用潛力。未來，可以進一步探索更多的深度學習模型和算法，提高提取的準確性和效率。另外，可以結合其他數據和方法，實現更全面和精細的農村居民地研究，為農村規劃和資源管理提供更準確可靠的依據通過本研究，我們成功地利用深度學習方法實現了涼州區農村居民地的提取和時空演變分析。通過構建訓練數據集并使用優化算法對CNN進行訓練，我們提高了提取的準確性和魯棒性。利用訓練好的CNN，我們對整個涼州區的遙感影像進行了農村居民地的提取，并揭示了農村居民地的擴展和更新特征。結果表明，深度學習在農村居民地研究中具有很大的應用潛力。未來，我們可以進一步探索其