基于多源遥感影像的新增农村乱占耕地建房监测方法

饶友琢; 王慧慧; 花卉; 赵海强; 易学武; 胡平

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基于多源遥感影像的新增农村乱占耕地建房监测方法

测绘工程案例 | 更新时间：2026-08-11

- 基于多源遥感影像的新增农村乱占耕地建房监测方法
- 基于多源遥感影像的新增农村乱占耕地建房监测方法
- 地理空间信息 2025年23卷第7期页码：120-123+140
- 作者机构：
  
  1. 武汉汉达瑞科技有限公司
  2. 广东省国土资源技术中心
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  湖北省重点研发计划资助项目(2023BAB173)
- DOI：
  中图分类号： P237
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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饶友琢, 王慧慧, 花卉, 等. 基于多源遥感影像的新增农村乱占耕地建房监测方法[J]. 地理空间信息, 2025,23(7):120-123+140.

饶友琢, 王慧慧, 花卉, et al. 基于多源遥感影像的新增农村乱占耕地建房监测方法[J]. 2025, 23(7): 120-123+140.
饶友琢, 王慧慧, 花卉, 等. 基于多源遥感影像的新增农村乱占耕地建房监测方法[J]. 地理空间信息, 2025,23(7):120-123+140. DOI：

饶友琢, 王慧慧, 花卉, et al. 基于多源遥感影像的新增农村乱占耕地建房监测方法[J]. 2025, 23(7): 120-123+140. DOI：

摘要

将高分辨率遥感影像与合成孔径雷达（SAR）影像相结合，通过深度学习方法在两种数据源上分别提取新增农村乱占耕地建房，再利用图割优化框架进行图斑融合，以提高新增农村乱占耕地建房的监测精度，弥补云雨季节高分辨率影像无法提取的不足。针对高分辨率遥感影像，结合Cascade R-CNN和Mask R-CNN网络的结构特征进行网络优化，利用改进的多阶段级联网络提取新增农村乱占耕地建房，可有效提取农村小面积房屋；针对SAR影像，基于全卷积神经网络结构，通过引入多尺度空间池化金字塔模块抓取多尺度特征，以减少多次下采样导致的小尺度建筑物变化丢失造成的检测误差。该方法能有效降低新增农村乱占耕地建房监测的工作量，极大地提高工作效率，具有良好的应用前景。

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关键词

Keywords

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