Земледелие является основой для обеспечения устойчивого развития сельского хозяйства, и быстрый и точный мониторинг неземледельских поведения на земле имеет важное значение для производства пищевых продуктов и безопасности нашей страны. Для точного мониторинга неземледельского строительства в земельных участках, предлагается в этой статье новый метод сегментации неземледельских поведений на высокоразрешающих изображениях с помощью дистанционного зондирования. Сначала был сконструирован набор данных образцов зданий потенциальных неземледельских областей с метровым разрешением на основе многовременных дистанционных зондирования. Затем используется глубокая модель мониторинга неземледельских поведений (DHRformer), разработанная в этой работе, для извлечения зданий в потенциальной неземледельской области. Модель DHRformer состоит из сети высокого разрешения и двойной структуры декодирования, усиливает информацию о факторах неземледельского строительства путем объединения нескольких масштабов и стратегий расширения, что обеспечивает более насыщенную информацию о деталях несельскохозяйственных зданий. Наконец, для исследуемой области города Хуайхуа используется модель DHRformer, предложенная в этой работе, и сравнивается с несколькими популярными методами семантической сегментации и традиционными методами. Результаты эксперимента показывают, что метод, предложенный в этой статье, показывает лучшую производительность в сегментации и представлении границ несельскохозяйственных зданий, достигая 89,81%, 89,37% и 80,35% по метрикам точности F1, mAcc и MIoU соответственно, превосходя текущие и традиционные методы в точности. Таким образом, метод, предложенный в этой статье, имеет высокую практическую ценность в задаче мониторинга неземледельского поведения на земле.

Неземледельское поведение, мониторинг зданий на расстоянии, сеть высокого разрешения, двойная структура, кодирование-декодирование, высокоразрешающая фотография