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基于时序遥感影像和深度学习的奈曼旗地区农田利用现状分析

文献类型： 中文期刊

作者： 谢君洋;王轶;黎孟琦;余强毅;吴文斌;吴浩

作者机构：

关键词： 遥感;主粮作物;农田基础设施;U-Net;奈曼旗

期刊名称：地球科学进展

ISSN： 1001-8166

年卷期： 2025 年

页码：

收录情况： 北大核心（2023版） ; ; CSCD（2025-2026年度） ; ; 科技核心（2024版）

摘要： 开展奈曼旗地区的农田利用现状分析，有助于推动农牧交错区的农业高质量发展，支撑国家粮食安全战略。基于2020—2024年Landsat 8时序数据，采用随机森林分类提取主粮作物种植信息，并利用吉林一号数据，结合多尺度分割算法与U-Net深度学习模型，提取农田地块与道路分布，系统评估区域的主粮作物种植格局与农田基础设施建设水平之间的关系。研究结果表明，近5年来，奈曼旗主粮作物种植面积稳步增长，累计净增22 673.46 hm2，增幅达12.9%，种植区域逐步由一般耕地向高标准农田转移。区域农田基础设施建设水平显著提升，高标准农田建设区的农田基础设施优于一般耕地区域。农田基础设施建设水平越高的区域，主粮作物种植面积越大，呈现出显著的空间一致性与正相关关系。

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