基于建设用地供后开发状态的遥感智能监测模型研究

邱海泉; 林燕慧; 劳春华

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基于建设用地供后开发状态的遥感智能监测模型研究

更新时间：2025-11-25

- 基于建设用地供后开发状态的遥感智能监测模型研究
- Vol. 21, Issue 6, Pages: 45-48+102(2023)
- 作者机构：
  
  1. 广东省国土资源技术中心
  2. 广东工业大学管理学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： P237;F301.2
- Published：2023
- 稿件说明：
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邱海泉, 林燕慧, 劳春华. 基于建设用地供后开发状态的遥感智能监测模型研究[J]. 2023, 21(6): 45-48+102.
DOI：

邱海泉, 林燕慧, 劳春华. 基于建设用地供后开发状态的遥感智能监测模型研究[J]. 2023, 21(6): 45-48+102. DOI：

摘要

“供而未用”等闲置土地监测是自然资源部门关于土地市场动态监管的一项重要任务。研究以谷歌MobileNetV2深度学习神经网络为核心，以广东省土地市场动态监管系统记录的历史数据为学习样本，基于ArcGIS和百度飞浆人工智能平台，搭建了建设用地供后开发状态遥感智能监测系统。模型测试表明，建设用地供后开发状态遥感智能监测系统识别精度达到93.95%，其不仅可以检验地方上报开工等信息的真伪，而且还可以对即将闲置的地块发出预警。研究表明，立足自然资源监管业务数据研发人工智能监管技术，可有效推动自然资源管理走向智能化。

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关键词

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Karen Simonyan,Andrew Zisserman.Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition.[J].CoRR,2014.

Y. LeCun,L. Bottou,Y. Bengio,P. Haffner.Gradient-based learning applied to document recognition[J].Proceedings of the IEEE,1998(11).

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