文献类型： 中文期刊
作者： 吴尚岐;胡琼;蔡志文;魏浩东;张磊;杨子恒;宋旦霞;余强毅;吴浩;吴文斌
作者机构：
关键词： 多源遥感;高标准农田;地块提取;景观指标;深度学习
期刊名称：农业工程学报
ISSN： 1002-6819
年卷期： 2025 年
页码：
收录情况： EI（2025版） ; ; 北大核心（2023版） ; ; CSCD（2025-2026年度） ; ; 科技核心（2024版） ; ; 农林核心（2024版）
摘要： 农田地块是农业耕作管理和经营生产的基本单元。近年来，在高标准农田建设推进下，中国农田地块空间结构发生了显著变化。然而，当前尚缺乏一套系统完备的农田地块变化分析方法，制约了高标准农田地块整治成效的评估及其效益的可持续发挥。该研究以长江中游典型高标准农田建设区为案例，基于国产高分二号和哨兵二号遥感影像，结合多分支时空特征融合的深度学习模型，提取农田建设前后的地块矢量化边界。然后，选取平均地块面积、形状指数、分维数指数、边缘密度、地块密度和标准距离指数6项景观指标，系统刻画农田地块空间形态变化特征。结果表明，研究区内“小田变大田”趋势明显（平均地块面积从0.80 hm2增长至0.84 hm2），农田地块的几何形状趋于规则（形状指数从1.53下降至1.51、分维数指数从1.48下降至1.46、边缘密度下降约7%），田块空间聚集程度提高（地块密度从0.82降至0.72，标准距离指数离散程度变小）。多数区域表现出集约化、宜机化发展特征，少数区域受到配套设施建设或地形因素限制，地块整治效果不够显著。综上，该研究构建的基于多源遥感影像、深度学习算法和多维景观指标的地块变化分析与评估方法，能够有效表征高标准农田地块时空变化特征，为其动态监管与整治优化提供了科学的方法支持和理论依据。
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