La construcción de tierras agrícolas de alto estándar es una medida clave para mejorar la capacidad de producción de alimentos en China y garantizar la seguridad alimentaria. Entre ellas, las carreteras rurales (tierras agrícolas de alto estándar), como caminos de campo y vías de producción, son uno de los contenidos centrales de la infraestructura de tierras agrícolas de alto estándar. Cómo utilizar imágenes satelitales de alta resolución para extraer rápida y precisamente las carreteras rurales tiene una gran importancia para el monitoreo y la supervisión de la construcción de tierras agrícolas de alto estándar. En los últimos años, los métodos de aprendizaje profundo para la extracción de carreteras urbanas y los conjuntos de datos de referencia han desarrollado rápidamente, pero debido a la gran diferencia en la distribución de las carreteras urbanas y rurales, los modelos entrenados para la extracción de carreteras urbanas son difíciles de aplicar directamente a la extracción de carreteras rurales. Este artículo, basado en datos de imágenes satelitales de alta resolución, construyó sistemáticamente el primer conjunto de datos de referencia para la extracción de carreteras rurales (tierras agrícolas de alto estándar) de imágenes satelitales de alta resolución (WHU-RuR). Este conjunto de datos es actualmente el conjunto de datos de código abierto más grande en términos de cobertura de tierras agrícolas, la mayor cantidad de categorías de carreteras rurales, el fondo rural más complejo y el mayor volumen de datos, con las siguientes características: cubre siete provincias típicas de China (Hubei, Hunan, Shaanxi, Sichuan, Anhui, Henan y Hebei) en el norte, centro, este, noroeste y suroeste; incluye un total de 25922 pares de imágenes satelitales de alta resolución y muestras de carreteras (resolución espacial de 0.3 m, tamaño espacial de 1024×1024 píxeles) en conjuntos de entrenamiento y prueba. Al mismo tiempo, para verificar la usabilidad del conjunto de datos WHU-RuR, este artículo probó y analizó exhaustivamente la efectividad de los métodos avanzados de aprendizaje profundo en la tarea de extracción de carreteras rurales. Los experimentos muestran que el conjunto de datos WHU-RuR básicamente satisface las necesidades de extracción de carreteras rurales y tiene un gran potencial de aplicación en el campo de la supervisión y monitoreo de tierras agrícolas de alto estándar. Enlace al conjunto de datos: https://doi.org/10.57760/sciencedb.09181.

extracción de carreteras rurales; tierras agrícolas de alto estándar; imágenes satelitales de alta resolución; conjunto de datos de referencia de teledetección; aprendizaje profundo