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WHU-RuR: Conjunto de dados de referência para extração de estradas rurais (terras agrícolas de alto padrão) a partir de imagens de satélite de alta resolução

  • role： First author第一作者
  • Affiliation：

    School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, Wuhan 430079, China

    College of Geomatics, Xi'an University of Science and Technology, Xi'an 710054, China

  • Email：wangningjing@stu.xust.edu.cn
  • Introduction：王宁静，研究方向为高分辨率遥感图像智能解译。E-mail： wangningjing@stu.xust.edu.cn
WANG Ningjing12,  
  • role： Corresponding author通信作者
  • Affiliation：

    School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, Wuhan 430079, China

    Institute of Aerospace Science and Technology, Wuhan University, Wuhan 430079, China

  • Email：wangxinyu@whu.edu.cn
  • Introduction：王心宇，研究方向为遥感信息智能处理与应用。E-mail： wangxinyu@whu.edu.cn
WANG Xinyu14*,  
  • Affiliation：

    State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Wuhan University, Wuhan 430079, China

PAN Yang3,  
  • Affiliation：

    Department of Land Surveying and Geoinformatics, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong 999077, China

LU Xiaoyan5,  
  • Affiliation：

    College of Geomatics, Xi'an University of Science and Technology, Xi'an 710054, China

YAO Wanqiang2,  
  • Affiliation：

    State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Wuhan University, Wuhan 430079, China

ZHONG Yanfei3,  
  • Affiliation：

    School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, Wuhan 430079, China

    Institute of Aerospace Science and Technology, Wuhan University, Wuhan 430079, China

GONG Jianya14

Resumo

A construção de terras agrícolas de alto padrão é uma medida fundamental para aumentar a capacidade de produção de alimentos na China e garantir a segurança alimentar. Entre elas, as estradas rurais (terras agrícolas de alto padrão), como caminhos de campo e estradas de produção, são um dos principais conteúdos da infraestrutura das terras agrícolas de alto padrão. A forma de utilizar imagens de satélite de alta resolução para extrair rapidamente e com precisão as estradas rurais é de grande importância para o monitoramento e supervisão da construção de terras agrícolas de alto padrão. Nos últimos anos, os métodos de aprendizado profundo para extração de estradas urbanas e os conjuntos de dados de referência se desenvolveram rapidamente, mas devido à grande diferença na distribuição das estradas urbanas e rurais, os modelos treinados para extrair estradas urbanas são difíceis de aplicar diretamente à extração de estradas rurais. Este artigo, baseado em dados de imagens de satélite de alta resolução, construiu sistematicamente o primeiro conjunto de dados de referência para extração de estradas rurais (terras agrícolas de alto padrão) de imagens de satélite de alta resolução (WHU-RuR). Este conjunto de dados é atualmente o maior conjunto de dados open source em termos de cobertura de terras agrícolas, o maior número de categorias de estradas rurais, o fundo rural mais complexo e o maior volume de dados, com as seguintes características: cobre sete províncias típicas da China (Hubei, Hunan, Shaanxi, Sichuan, Anhui, Henan e Hebei) no norte, centro, leste, noroeste e sudoeste; inclui ao todo 25922 pares de imagens de satélite de alta resolução e amostras de estradas (resolução espacial de 0,3 m, tamanho espacial de 1024×1024 pixels) em conjuntos de treinamento e teste. Ao mesmo tempo, para verificar a usabilidade do conjunto de dados WHU-RuR, este artigo testou e analisou de forma abrangente a eficácia dos métodos avançados de aprendizado profundo na tarefa de extração de estradas rurais. Os experimentos mostram que o conjunto de dados WHU-RuR basicamente atende às necessidades de extração de estradas rurais e possui grande potencial de aplicação no campo de monitoramento e supervisão das terras agrícolas de alto padrão. Link do conjunto de dados: https://doi.org/10.57760/sciencedb.09181.

Palavras-chave

extração de estradas rurais; terras agrícolas de alto padrão; imagens de satélite de alta resolução; conjunto de dados de referência para sensoriamento remoto; aprendizado profundo

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