Ackerland ist die Grundlage für eine nachhaltige landwirtschaftliche Entwicklung. Die schnelle und präzise Überwachung der Umnutzung von Ackerland ist von entscheidender Bedeutung für die Lebensmittelproduktion und die Ernährungssicherheit unseres Landes. In diesem Artikel wird eine neue präzise Methode zur Segmentierung der Umnutzung von Ackerland in hochauflösenden Fernerkundungsbildern vorgeschlagen. Zunächst wurde auf Basis von Multitemporalen Fernerkundungsdaten ein Datensatz von Gebäudebeispielen in potenziell nichtlandwirtschaftlichen Zonen von Ackerland erstellt. Anschließend wurde das in diesem Artikel entwickelte DHRformer-Modell zur Überwachung der Umnutzungsprozesse von Ackerland verwendet, um die Gebäude in den potenziell nichtlandwirtschaftlichen Zonen zu extrahieren. Das DHRformer-Modell besteht aus einem Hochauflösungsnetzwerk und einer Zweigdekompressionsstruktur, die die Informationen über nichtlandwirtschaftliche Gebäude durch Mehrskalenfusion und Expansion verstärken, um reichhaltigere Informationen über die Details nichtlandwirtschaftlicher Gebäude zu erhalten. Schließlich wurde die Stadt Huaihua als Untersuchungsgebiet ausgewählt, um das in diesem Artikel vorgeschlagene DHRformer-Modell mit verschiedenen gängigen Methoden zur semantischen Segmentierung und traditionellen Methoden zu vergleichen. Die Experimentellergebnisse zeigen, dass die in diesem Artikel vorgeschlagene Methode eine bessere Fähigkeit zur Segmentierung und Darstellung der Ränder von nichtlandwirtschaftlichen Gebäuden aufweist, mit Präzisionen von F1-Score, mAcc und MIoU von jeweils 89,81%, 89,37% und 80,35%, überlegen gegenüber bestehenden Methoden und traditionellen Methoden. Daher hat die in diesem Artikel vorgeschlagene Methode einen hohen praktischen Wert für die Umnutzungsüberwachung von Ackerland.

Umnutzung von Ackerland; Fernerkundung der Gebäude; Hochauflösungsnetzwerk; Zweigstruktur; Codierung und Dekodierung; Hochauflösendes Bild