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Swin-transfomer对于耕地撂荒区提取方法研究

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摘要摘要：随着城市化的推进，越来越多农田出现撂荒现象。地表覆盖数据成为现代城市和农村规划的重要资源之一。当前耕地类型识别面临以下问题：耕地在政策与耕种情况下容易与周围的造成撂荒现象。本研究用Swin-Transformer模型和哨兵二号遥感影像，实现对耕地的精细提取。通过与U-Net、PSPNet和DeepLabv3+、HRnet模型的结果对比，验证了在符合中国土地类型的数据集训练的权重在提取耕地区域方面的有效性和精确性。

DOI ojnl698pxd/8065785

作者程著刘德华李婕

机构地区（重庆交通大学智慧城市学院，重庆 400074）

出处《城镇建设》 2024年1期

关键词语义分割耕地提取深度学习 swin-transfomer模型

分类 [建筑科学][市政工程]

出版日期 2024年03月12日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）