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【目的】 宅基地是保障农民安居乐业和农村社会稳定的重要基础,实时掌握农村宅基地的使用、变化、发展信息对建设社会主义新农村、促进农村地区的发展研究,提高农民生活水平具有重要意义,但是现有的变化监测研究主要针对于城市建筑物,且依旧存在大量的人工监测方法,因此迫切需要一种能对农村宅基地进行高效动态变化监测的有效手段。【方法】 文章基于面向宅基地图像的半自动标注及训练方法,对训练样本进行半自动化提取与训练。通过构建的深度学习多尺度融合监测模型对宅基地图斑进行智能化提取,依据模型对提取出的多期宅基地图斑进行叠加分析,自动提取出宅基地新增与拆除的变化图斑,以此实现农村宅基地的动态变化监测。【结果】 面向宅基地图像的半自动标注及训练模型有效实现了训练样本集的半自动化构建与训练,通过实时的影像输入,完成了样本的动态构建与训练,提高了训练效率;深度学习多尺度融合监测模型对研究区宅基地动态变化的监测效果明显,成功提取出多期宅基地建筑物的精确轮廓,识别出宅基地的变化区域,反映出宅基地变化的数量、面积、形态特征。【结论】 基于深度学习多尺度融合监测模型,对于宅基地图斑的动态变化监测效果明显,该方法适用于大规模农村宅基地的动态变化监测,可为农村宅基地的变化监测提供了一种新的技术手段与研究思路。  相似文献   
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利用中国科学院30 m分辨率的土地利用影像与粮食产量数据,借助景观生态学方法和空间统计分析手段,在景观级别、乡镇尺度上探究潜江市水田、旱地景观破碎效应同粮食产量变化的相关关系。结果表明,2010—2018年研究区的粮食产量基本维持稳定;东南部乡镇耕地的内部结构基本维持稳定,其余各乡镇呈现增加的变化态势,且这些乡镇在2010年后也大多转增为减;水田景观破碎效应受斑块数量的影响较大,旱地景观破碎化受斑块形状和内部结构的影响较大。为保障区域粮食产出均衡,应重点改善区域的旱地景观形状,治理内部结构破碎化,保障区域产粮安全。  相似文献   
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