تشكل تآكل التربة المستمر تهديدًا خطيرًا لمنطقة التربة السوداء في شمال شرق الصين، حيث تعتبر الأخاديد الناجمة عن التآكل أحد المظاهر الرئيسية. في الوقت الحاضر، تم تطبيق تقنيات الاستشعار عن بعد على نطاق واسع في مراقبة وحماية هذه الأخاديد، وتم جمع كمية كبيرة من البيانات التاريخية المصنفة. ومع ذلك، لا يزال كيفية الاستفادة الفعالة من البيانات التاريخية لاستخلاص معلومات الأخاديد من بيانات حديثة مأخوذة في أزمنة مختلفة ومن حساسات مختلفة بشكل موثوق، تمثل تحديًا تقنيًا بحاجة إلى حل. لذلك، يقترح هذا البحث إطار عمل تدريب ذاتي دوري يُسمى CSTF (إطار التدريب الذاتي الدوري). يستخدم هذا الإطار في كل عملية تدريب ذاتي استراتيجية توليد تسميات زائفة على مستوى الكائنات لتوفير تسميات زائفة عالية الجودة للبيانات الحديثة، ويُدخل دالة خسارة قائمة على معامل موثوقية التسميات الزائفة للتقليل الفعّال من التأثير السلبي لضوضاء التسميات الزائفة. للتحقق من فعالية CSTF، أجريت مقارنة تفصيلية مع طرق متطورة أخرى على مجموعتين من البيانات من مقاطعة هولونغجيانغ، هوتشوان. أظهرت النتائج أن CSTF يتمتع بمزايا واضحة في استخراج الأخاديد عبر الأزمان، مما يدل بشكل قوي على إمكاناته الهامة وقيمته التطبيقية في تعزيز مراقبة وحماية الأراضي في منطقة التربة السوداء في الشمال الشرقي.

تآكل التربة;منطقة التربة السوداء في الشمال الشرقي;الأخاديد;الاستخراج عبر الزمن;التدريب الذاتي;استراتيجية توليد التسميات الزائفة على مستوى الكائن;معامل موثوقية التسميات الزائفة;ضوضاء التسميات الزائفة