Der Bau von hochwertigem Ackerland ist eine entscheidende Maßnahme zur Steigerung der Lebensmittelproduktionskapazität in China und zur Sicherung der Lebensmittelsicherheit. Die ländlichen Straßen (hochwertiges Ackerland), wie z.B. Feldwege und Produktionsstraßen, sind ein wesentlicher Bestandteil des Aufbaus der Infrastruktur des hochwertigen Ackerlands. Die schnelle und genaue Extraktion von ländlichen Straßen unter Verwendung von hochauflösenden Satellitenbildern hat eine wichtige Bedeutung für die Überwachung und Kontrolle des Baus von hochwertigem Ackerland. In den letzten Jahren hat die Entwicklung von Tiefenlernmethoden und Referenzdatensätzen zur Extraktion von städtischen Straßen rasante Fortschritte gemacht, aber aufgrund erheblicher Unterschiede in der Verteilung von städtischen und ländlichen Straßen können Schulungsmodelle für die Extraktion von städtischen Straßen nicht direkt auf die Extraktion von ländlichen Straßen angewendet werden. In dieser Arbeit wurde auf der Grundlage von hochauflösenden Satellitenbilddaten das erste Referenzdatensatz für die Extraktion von ländlichen Straßen (hochwertiges Ackerland) aus hochauflösenden Satellitenbildern (WHU-RuR) systematisch aufgebaut. Dieser Datensatz ist derzeit der offenste Datensatz mit der höchsten Abdeckung landwirtschaftlicher Flächen, der höchsten Anzahl von Kategorien von ländlichen Straßen, dem komplexesten ländlichen Hintergrund und dem größten Datenvolumen und weist die folgenden spezifischen Merkmale auf: Abdeckung typischer ländlicher Gebiete in sieben Provinzen in Nord-, Zentral-, Ost-, Nordwest- und Südwestchina (Provinzen Hubei, Hunan, Shaanxi, Sichuan, Anhui, Henan und Hebei); umfasst einen Trainings- und Testdatensatz von 25922 Paaren von hochauflösenden Satellitenbildern und Straßenproben (räumliche Auflösung 0,3 m, räumliche Dimension 1024×1024 Pixel). Gleichzeitig wurde zur Überprüfung der Nützlichkeit des WHU-RuR-Datensatzes dieser überprüft und die Leistung moderner Tiefenlernmethoden zur Extraktion von ländlichen Straßen umfassend analysiert. Die Experimente zeigen, dass der WHU-RuR-Datensatz im Wesentlichen für die Anforderungen an die Extraktion von ländlichen Straßen geeignet ist und ein großes Anwendungspotenzial in den Bereichen Überwachung und Kontrolle des hochwertigen Ackerlands hat. Datensatz-Link: https: //doi.org/10.57760/sciencedb.09181.

Extraktion von ländlichen Straßen; Hochwertiges Ackerland; Hochauflösende Fernerkundung; Referenzdatensatz für Fernerkundung; Tiefenlernen