基于视觉提示词的耕地实例化分割方法

刘爱霞; 张奇伟; 郭进; 罗亮

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基于视觉提示词的耕地实例化分割方法

技术热点研究 | 更新时间：2026-06-23

- 基于视觉提示词的耕地实例化分割方法
- 基于视觉提示词的耕地实例化分割方法
- 地理空间信息 2024年22卷第10期页码：19-21+41
- 作者机构：
  
  1. 北京航天世景信息技术有限公司
  2. 山东省国土测绘院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号： P237
- 纸质出版：2024
- 稿件说明：
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刘爱霞, 张奇伟, 郭进, 等. 基于视觉提示词的耕地实例化分割方法[J]. 地理空间信息, 2024,22(10):19-21+41.

刘爱霞, 张奇伟, 郭进, et al. 基于视觉提示词的耕地实例化分割方法[J]. 2024, 22(10): 19-21+41.
刘爱霞, 张奇伟, 郭进, 等. 基于视觉提示词的耕地实例化分割方法[J]. 地理空间信息, 2024,22(10):19-21+41. DOI：

刘爱霞, 张奇伟, 郭进, et al. 基于视觉提示词的耕地实例化分割方法[J]. 2024, 22(10): 19-21+41. DOI：

摘要

耕地是国家粮食安全的根本保证，基于遥感影像的耕地提取为耕地保护，遏制耕地“非农化”，防止“非粮化”提供基本技术支撑。为实现基于高分遥感影像的耕地精细化提取，基于目标检测技术和神经网络大模型（segment anything model

SAM），实现简单标注样本下的耕地实例化分割，提出了一种基于视觉提示词的耕地实例化分割方法（instance segmentation method of farmland based on visual prompts

ISFVP）。在提出的方法中，首先利用耕地目标检测网络检测出耕地的大概范围（以矩形框表示），然后将耕地所处的范围作为提示词输入到网络大模型SAM中，实现耕地范围的精细化提取。实验证明，该方法可从高分遥感影像中自动化检测出耕地，为耕地的精细化提取提供了一种可行的技术方案。

Abstract

关键词

Keywords

references

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