基于深度学习方法的耕地违建自动提取

耕地是粮食安全的根基所在，而随着我国城镇化的推进，农村违法占用耕地问题逐渐普遍化。加强对农村耕地的违建监测并制定应对措施是有效制止耕地蚕食现象的前提。借助深度学习技术，提出了一种基于前期耕地矢量的建筑物变化检测方法。首先利用已有国情矢量和影像数据制作建筑物专题样本；然后利用U-Net网络进行建筑物提取的模型训练，借助Otsu二值分割和Snake算法得到建筑物图斑；最后利用空间叠置法将提取的建筑物矢量与前期耕地矢量进行相交处理，得到耕地内的新增建筑图斑。实验结果表明，该方法为大范围监测耕地违建提供了有效手段。