遙感影像耕地提取的研究進展與展望

摘要：獲取實時、精準的耕地分布信息是現(xiàn)代土地資源管理和農(nóng)業(yè)高質量發(fā)展中至關重要的一項任務。隨著衛(wèi)星技術的迅猛發(fā)展，遙感監(jiān)測逐漸成為當前耕地信息提取的重要手段，同時，深度學習技術迅速崛起，并逐漸成為遙感影像耕地提取的關鍵技術。本文整理了國內(nèi)外近期耕地提取的相關研究成果，闡述了傳統(tǒng)提取算法的不足及高分辨率遙感圖像對耕地提取的積極意義、耕地提取的基本流程、耕地提取算法發(fā)展的主要過程和研究策略，歸納了耕地提取算法的主要優(yōu)化方法以及多任務網(wǎng)絡模型的應用，最后結合現(xiàn)有深度學習算法存在的不足對未來耕地提取技術發(fā)展趨勢進行了展望。

關鍵詞：耕地提取；深度學習；語義分割；高分辨率影像

中圖分類號：S127 文獻標識號：A 文章編號：1001-4942（2024）12-0163-08

耕地是人類賴以生存的基本資源，作為人類農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的基礎、糧食安全的關鍵，其準確的識別和分類對于實現(xiàn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展、提升土地管理水平和維護環(huán)境生態(tài)平衡等至關重要。保障耕地面積是保障糧食供給充足的前提。據(jù)自然資源部國家統(tǒng)計局第二次和第三次全國國土調查統(tǒng)計顯示，全國耕地面積從13 538.5萬公頃縮減到12 786.19萬公頃，耕地面積不斷減少，耕地質量也各不相同。耕地面積直接影響著國家的糧食安全和社會穩(wěn)定，對耕地面積的實時把控有利于國家制定相關政策，進而實現(xiàn)高質量耕地管理。

在應用遙感技術之前，主要通過實地調查和地圖解譯的方法來完成耕地識別，這類傳統(tǒng)方法需要消耗大量的人工成本和時間成本，并且大規(guī)模開展時存在一定的困難。目前，遙感技術已成為獲取耕地信息的主要方法，相比于傳統(tǒng)方法具有時間成本少、經(jīng)濟成本低和效率高等特點，是保護耕地資源、提高耕地質量管理的重要手段。利用衛(wèi)星遙感影像來獲取耕地地塊信息是目前最佳的測量方式和監(jiān)測途徑，而如何準確、快速地提取遙感影像中的耕地地塊已成為農(nóng)業(yè)遙感應用的研究熱點，這促使著各種耕地提取算法的出現(xiàn)。不斷開發(fā)多形式的遙感圖像分析技術，以快速識別和分割耕地區(qū)域，是實現(xiàn)精準土地利用監(jiān)測和動態(tài)管理的必要途徑。

隨著人工智能技術的快速崛起，深度學習技術得以推廣到遙感領域，并越來越多地應用于對道路、建筑物與耕地等地物的提取。其中全卷積網(wǎng)絡（fully convolutional network，F(xiàn)CN）憑借其特有的網(wǎng)絡結構和卓越的分類性能，成為一種強大的語義分割工具。通過結合FCN與高分辨率遙感影像，能夠更準確地提取出地物的邊界和空間分布，為土地規(guī)劃和農(nóng)業(yè)決策提供有力的支持。本文主要概述當前基于遙感影像提取耕地信息的研究現(xiàn)狀，分析現(xiàn)有的不足之處，并對未來耕地提取技術發(fā)展趨勢進行展望。

1高分辨率遙感影像耕地提取

伴隨著遙感衛(wèi)星空間分辨率和時間分辨率的不斷提升，高分辨率遙感影像相比中低分辨率影像的優(yōu)勢越來越突出。高分辨率遙感影像可以提供更細致的地物信息，減少混合像元的比例，從而可以有效降低同物異譜和異物同譜現(xiàn)象的發(fā)生。然而高分辨率影像的使用也伴隨著數(shù)據(jù)復雜性的增加，對算法的處理和分析提出了更高的要求。盡管決策樹、隨機森林、支持向量機等傳統(tǒng)方法在一些場景下能夠取得一定的效果，但仍存在著一些局限性：（1）傳統(tǒng)方法在捕捉空間關系方面相對有限，難以充分利用耕地的空間結構信息；（2）自動化程度低，傳統(tǒng)方法往往需要人工設計參數(shù)，例如決策樹深度、支持向量機的核函數(shù)選擇、面向對象的分割尺度等，這導致提取結果受到一定人為因素的影響；（3）對復雜、大規(guī)模和動態(tài)變化的地物環(huán)境適應性差。除此之外，高分辨影像中存在建筑、樹木等其他地物，它們可能與耕地地塊相互遮擋，導致同一區(qū)域內(nèi)的地物類別混淆。這種混淆使得耕地提取變得更為復雜，需要綜合考慮不同因素的影響并采用更先進的遙感技術和算法來提高準確性。克服這些挑戰(zhàn)需要綜合運用高分辨率影像、深度學習等技術手段，以提高耕地提取的精度和效率。

2耕地提取流程

一般來說，基于遙感圖像的耕地提取過程可以分為五個部分：（1）數(shù)據(jù)采集；（2）預處理；（3）模型檢測；（4）后處理；（5）精度評估。現(xiàn)在我們獲取的遙感圖像主要分為兩類：航空影像和航天影像。對獲取到的圖像進行預處理，目的是為了減小圖像噪聲使其達到研究標準，模型檢測是耕地提取流程中最為關鍵的一步，預處理、后處理和精度評估都要根據(jù)檢測模型來決定。模型檢測部分及其所涉及的具體算法將在第三節(jié)進行詳細闡述。

2.1數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)采集是耕地提取流程的起始步驟，遙感圖像數(shù)據(jù)主要來源于衛(wèi)星、飛機等載體的捕獲。現(xiàn)如今衛(wèi)星影像的分辨率從亞米級到上千米，用于耕地提取的數(shù)據(jù)源主要來自中高分辨率衛(wèi)星。衛(wèi)星影像可以覆蓋較大范圍，同時無人機的廣泛應用使得遙感影像分辨率可以達到厘米級，另外，無人機分辨率的調整可以通過改變無人機的高度來實現(xiàn)，使分辨率問題不再是耕地提取的阻礙。如何選擇數(shù)據(jù)源需權衡時空分辨率、研究范圍、獲取成本等因素，進而選擇合適的遙感數(shù)據(jù)。

2.2預處理

預處理是根據(jù)影像來源對圖像進行校正和整理，預處理的目標是優(yōu)化圖像減小噪聲，以便為后續(xù)的模型檢測提供更好的輸入數(shù)據(jù)。圖像校正處理是對圖像進行大氣、幾何和輻射校正，糾正由于拍攝角度和地形變化引起的畸變，確保圖像空間信息的準確性。常見的預處理有大氣校正、影像融合、裁剪縮放、去噪和平滑等，也有一些不常用的針對具體算法的預處理方法如色彩空間變換、重采樣等。

2.3后處理

后處理是對提取的結果進行優(yōu)化，去除異常或不必要的信息、平滑化邊界等。后處理的目的是為了確保最終提取到的耕地地塊信息更準確、更合理。常見的后處理方法有去除小面積區(qū)域：消除不必要的細小區(qū)域以減小誤差：填充空洞：對檢測結果中存在的空洞進行填充，確保耕地地塊的封閉性；連接邊界：在農(nóng)田密集分布的情況下，連接可能被拆分的地塊邊界，以得到完整的地塊形狀；形態(tài)學操作：如腐蝕和膨脹，對提取結果進行進一步優(yōu)化，改善地塊形狀和連接性。

2.4精度評估

通過精度評估對提取結果進行驗證和量化。主要包括使用地面調查數(shù)據(jù)或高精度遙感圖像進行驗證，即將預測結果與真實樣本進行比對，以評估深度學習模型的準確性和性能，同時將提取的耕地結果可視化，以便讓研究者直觀地了解耕地的分布情況。另外，隨著計算數(shù)據(jù)量的增加，計算時間也是衡量模型性能的重要指標。現(xiàn)有的評價指標主要分為兩類，一類是基于像元的指標：準確率（accuracy）、精度（precision）、召回率（recall）、F1分數(shù)（F1-score）等；另一類是基于對象的指標：過分割誤差（GOC）、欠分割誤差（GUC）、總體誤差（GTC）等。

3深度學習耕地提取算法

深度學習技術的崛起為解決傳統(tǒng)分類方法中存在的問題提供了一種新的方向。與傳統(tǒng)方法依賴于參數(shù)選擇和先驗知識不同，深度學習技術利用大量數(shù)據(jù)進行訓練，能夠自動學習并提取影像中的特征、模式和信息，從而減輕了對先驗知識的依賴性。總體而言，深度學習技術的引入顯著提升了遙感影像耕地提取的水平和效率，為解決傳統(tǒng)方法的局限性提供了一種更為靈活和強大的方法。

3.1深度學習經(jīng)典模型

深度學習技術通過構建多層網(wǎng)絡結構自動地對海量數(shù)據(jù)中的特征進行學習和提取。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）憑借其卓越的特征提取能力而廣泛應用于圖像分類、目標檢測等任務。CNN結構主要由卷積層、池化層和全連接層等組成，形成一種層次化的特征學習和表示方法。CNN在引入遙感領域后得到廣泛應用。楊瑞林等基于AlexNet網(wǎng)絡實現(xiàn)對遙感影像中建筑物的自動提取。Xu等使用DenseNet模型的高效提取道路網(wǎng)絡開展相關研究。劉婷等采用3D-CNN模型對研究區(qū)的森林類型進行分類，并與傳統(tǒng)的隨機森林分類方法相比較，驗證了3D-CNN模型對遙感影像地物提取的優(yōu)越性。

傳統(tǒng)的CNN模型在池化和卷積時會丟失部分圖像信息，并且效率低、準確度不高。全卷積網(wǎng)絡（FCN）更改了傳統(tǒng)CNN中的全連接層，采用完全由卷積層組成的結構，使網(wǎng)絡能夠接受任意尺寸的輸入并輸出相同尺寸的預測結果：這種架構使得FCN在像素級別的語義分割任務中更具優(yōu)勢，能夠更好地保留空間信息，從而提高對耕地邊界的識別精度。FCN實現(xiàn)了原始分辨率的端到端、像素到像素的訓練方式。自此FCN推動和啟發(fā)著一系列分割網(wǎng)絡的產(chǎn)生，例如Deeplab、SegNet、U-net、PSPNet系列等。以上網(wǎng)絡已經(jīng)在耕地提取領域得到廣泛應用。

利用深度學習提取耕地主要有兩種策略：第一種是使用深度學習模型直接從遙感影像中提取耕地地塊，即模型直接對影像中的像素點進行分割和非耕地分類。這種直接提取地塊的策略具有簡單、端到端的特點，使得模型能夠直接理解圖像中的地塊信息。例如，Du等使用SegNet模型繪制遙感影像中的耕地圖；楊瑞等利用UNet模型從高分二號遙感影像中提取耕地在內(nèi)的五種地物覆被類型；馬永建等結合冬夏兩期影像提取物候特征，通過U-Net模型實現(xiàn)三種耕地的分類和提取，同時與支持向量機和隨機森林分類器相比，深度學習模型的優(yōu)越性明顯，并表示可以實現(xiàn)對研究區(qū)耕地狀態(tài)的監(jiān)測。然而，對于密集、重疊的農(nóng)田地塊和復雜場景，第一種策略可能面臨邊界精度不高和耕地地塊連接不完整等問題。為了解決這些問題，第二種策略是先通過深度學習模型檢測耕地邊緣，再使用傳統(tǒng)的分割方法（如分水嶺算法）作為后處理步驟，連接離散的邊界圖，生成耕地地塊。該策略在深度學習模型的基礎上引入了傳統(tǒng)的分割方法作為后處理步驟，以優(yōu)化耕地地塊的提取結果。這種策略將深度學習模型的語義分割能力與傳統(tǒng)方法的邊界連接性相結合，提高了復雜場景下耕地地塊提取的魯棒性。如：Persello等首次利用SegNet模型自動提取耕地邊緣：朱昱等通過改進D-Link-net模型生成邊界概率圖，再使用分水嶺分割合并得到耕地地塊；Xia等提出一種從高分辨率圖像中提取地塊深邊緣的方法，此方法分別使用卷積特征網(wǎng)絡（RCF）模型和U-Net模型提取農(nóng)田地塊的軟邊緣和硬邊緣，然后通過語義分割進一步勾畫出耕地地塊。需要注意的是第二種策略對于耕地間的粗邊界不能很好地劃分，容易將粗邊界誤判為耕地范圍。在利用深度學習進行耕地提取時，需根據(jù)任務目標的特點選擇適宜的策略。

3.2深度學習模型優(yōu)化方法

為適應遙感技術快速發(fā)展的需求，以及進一步提高深度學習模型的性能，研究者們在經(jīng)典傳統(tǒng)模型上進行了一系列改進，常用的改進方法如下。

3.2.1引入殘差網(wǎng)絡 針對隨著網(wǎng)絡層次加深而出現(xiàn)的梯度爆炸和梯度消失問題，引入了殘差網(wǎng)絡。在深度網(wǎng)絡中，隨著層數(shù)的增加，梯度在反向傳播過程中可能會變得非常小，導致難以訓練。相反，梯度爆炸可能使得權重更新過于劇烈，影響網(wǎng)絡的收斂性。為了處理這一問題，殘差網(wǎng)絡通過引入殘差塊的概念，允許跨層直接連接，使得網(wǎng)絡可以學習殘差信息，有效地緩解網(wǎng)絡訓練時的退化問題，使得更深層次網(wǎng)絡成為可能。Yang等將U-Net與殘差網(wǎng)絡結合成RSU-Net，表明模型對高分辨率遙感影像的土地覆被類型具有更好的分割效果。呂林濤等基于U-Net網(wǎng)絡引入ResNet34網(wǎng)絡，加深網(wǎng)絡結構使其快速收斂，改善耕地提取模型。Liu等將ResNet引入ASPP模型構建CloudNet網(wǎng)絡，可防止因層數(shù)增加而導致空間信息丟失。

3.2.2加入注意力機制 高分影像中的特征信息眾多，對于特征中的無效語義信息，通過引入注意力機制，使模型可以自動學習并提取影像中的關鍵特征和信息，降低無關信息的干擾，特別是在復雜地區(qū)對噪聲的抑制作用。常用的注意力機制有空間注意力機制、通道注意力機制和自注意力機制等，前兩者通常與卷積塊注意力模塊（CBAM）結合使用，以更好地捕捉和利用圖像中的關鍵信息。自注意力機制可以用于處理遙感圖像序列，捕捉序列中的長期依賴關系，提高耕地提取的準確性。王玉珍等將加入注意力模塊的U-Net卷積神經(jīng)網(wǎng)絡與決策樹分類（CART）和隨機森林分類（RF）作對比，結果顯示改進方法的識別精度最高，達到93.05％。毛星等為緩減因深度卷積而使地物信息丟失的問題，在DeepLabV3+模型中加入軸向注意力機制模塊。Yao等基于DeepLabV3+模型加入通道注意力模塊以提高學習效率。

3.2.3損失函數(shù)的優(yōu)化 傳統(tǒng)的梯度下降算法存在易陷入局部最優(yōu)解、學習率敏感性等問題。損失函數(shù)的改進不僅可以提高模型的收斂速度和穩(wěn)定性，還能夠引導模型更準確地進行特征學習，從而進一步提高耕地提取模型的性能。損失函數(shù)優(yōu)化方法一般分為兩類，一類是采用各種優(yōu)化算法，例如，研究者們提出的隨機梯度下降算法（SGD）和自適應矩估計算法（Adam）等；另一類是通過調整損失函數(shù)的形式來優(yōu)化模型的訓練過程，可以采用交叉熵損失函數(shù)、Dice系數(shù)損失函數(shù)等以更好地適應耕地提取任務的特點。如王丹等基于U-Net模型對損失函數(shù)進行優(yōu)化，根據(jù)函數(shù)特點將Focal loss與Dice loss結合，彌補了Dice loss不穩(wěn)定的缺點。許澤宇等基于DeepLabV3+模型，在交叉熵損失函數(shù)的基礎上改進自適應權重損失函數(shù)以改善模型的損失評估能力。李衛(wèi)東等為驗證類不平衡對語義分割的影響，將U-Net模型原本的交叉熵損失函數(shù)替換為對類別敏感的加權損失函數(shù)Focal loss，進一步優(yōu)化了模型。

3.2.4空間金字塔池化模塊 將輸入的特征圖劃分為若干個不同尺度的子圖像，然后對所有子圖像進行池化，獲取圖像中不同大小的上下語義信息，提高模型性能。Chen等在DeepLab模型中引入池化金字塔模型來捕獲圖像的上下文信息；李滔等在模型編碼器底層加入金字塔池化模塊，進一步擴大感受野，增強了對多尺度特征的表達能力；關世杰等通過加入金字塔池化模塊來提高SegNet模型的全局信息感知能力。

以上的優(yōu)化方法大多針對不同的問題應用，也經(jīng)常組合使用。如呂林濤等基于U-Net架構使用ResNet34作編碼器，橋接層使用膨脹卷積以擴大感受野，同時加入注意力機制，實現(xiàn)了對網(wǎng)絡整體性能的提升。袁鵬等使用高分二號遙感衛(wèi)星影像作為數(shù)據(jù)源，基于U-Net網(wǎng)絡模型進行改進，結合殘差結構和多種注意力機制構建RMAU-Net網(wǎng)絡模型，最終實現(xiàn)高分影像的精確耕地提取，通過訓練該模型并與傳統(tǒng)的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型（DeepLabv3+、PSPNet、UNet）進行比較，結果顯示RMAU-Net網(wǎng)絡模型在精確率、召回率、交并比（loU）和Fl-score等四項評價指標上均表現(xiàn)最佳。李倩楠等基于山東省的高分一號和高分二號融合的2m分辨率數(shù)據(jù)，在PSPNet模型基礎上進行改進，在深度殘差網(wǎng)絡前加入一層卷積層得到MPSPNet模型，與UNet模型相比，該模型對于影像特征的信息學習更為全面，比傳統(tǒng)OBIA-RF方法具有更強的分類能力。

3.3多任務學習

為了進一步提高田塊邊界檢測的性能，馬惠等開始研究多任務網(wǎng)絡在耕地提取方面的效果。Waldner等基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡開發(fā)了一種多任務網(wǎng)絡模型（ResUNet-a）用于提取衛(wèi)星圖像中的農(nóng)田邊界，包括農(nóng)田范圍、農(nóng)田邊界及其到最近邊界的距離。該模型通過對三個輸出結果進行后處理的方法，較傳統(tǒng)方法明顯提高對單個農(nóng)田進行分割的準確性，證明多任務分割優(yōu)于單任務分割。Wang等基于GF-2影像提出一種多任務可變性UNet增強型（MDE-UNet）網(wǎng)絡，分割模塊中，解碼器的三個分支分別用于確定性邊界、模糊邊界和原始邊界的精確分割。將三個分支的分割結果輸入增強模塊進行融合，從而實現(xiàn)了對農(nóng)田邊界的更好分割。Xu等提出一種集成語義分割和邊緣檢測任務的級聯(lián)多任務模型，將耕地提取任務分成三個階段：首先，根據(jù)級聯(lián)網(wǎng)絡依次輸出初始分類圖和不完美邊緣；然后，使用補丁級網(wǎng)絡將前面輸出的邊緣結果進行優(yōu)化連通；最后，通過投票過程將優(yōu)化后的邊緣與初始分類圖合并得到最終結果。相比于單任務網(wǎng)絡，多任務網(wǎng)絡增加了額外相關任務，有利于改善主要任務的形狀和邊界，從而比傳統(tǒng)的CNN模型具有更高的分割精度和更好的泛化效果。

眾多的深度學習模型往往在特定地區(qū)的耕地提取任務中表現(xiàn)出色，然而，一旦將該模型應用于不同地理環(huán)境或地貌特征較為復雜的地區(qū)時，其卓越性能經(jīng)常會受到一定制約。此外，不同地區(qū)土地利用類型和植被覆蓋特征等的差異也增加了模型泛化的難度。于是，研究者們在提升模型精度的同時，也開始注重模型的泛化能力。Li等提出的SEANet模型是一種語義邊緣感知多任務神經(jīng)網(wǎng)絡，SEANet通過考慮不同任務的不確定性實現(xiàn)了任務之間的有效權衡，與現(xiàn)有多任務模型BsiNet、ResUNet、ResUNet-a、R2UNet在山東GF-2影像上進行提取結果評比發(fā)現(xiàn)，該模型的總體精度（OA）、F1-score、交并比值均最高，分別為91.67％、93.15％、87.34％；將模型遷移到不同地區(qū)的數(shù)據(jù)集上進行泛化能力測試后，SEANet在地塊布局表達、屬性預測和邊界幾何精度方面均展現(xiàn)出更優(yōu)的性能。

4耕地提取方面現(xiàn)有不足

深度學習技術正逐漸成為耕地信息獲取的主要手段，縱使研究者們提出了諸多優(yōu)良的耕地提取模型，但該領域仍存在著一些不足和挑戰(zhàn)。

4.1樣本數(shù)據(jù)的需求

標簽樣本用于評價模型性能，現(xiàn)階段訓練深度學習模型標簽樣本的來源主要是專業(yè)人員手動解譯的高分辨率影像，或者一些機構和研究團隊提供的已標注的遙感圖像數(shù)據(jù)集。然而專業(yè)人員手動解譯高分辨率影像需要大量的時間和人力資源，尤其是在大范圍區(qū)域或對于時序研究需要頻繁更新的情況下，手動標注的工作量成為制約模型訓練和性能提升的瓶頸。目前，也存在一些交互式標注軟件用于標簽樣本的制作，但標注結果往往需要人工調整到最佳形狀，這樣的樣本數(shù)據(jù)存在主觀性和一定的不一致性。

4.2模型的泛化遷移能力

現(xiàn)階段大部分深度學習模型可能會因為不同地域土地利用和土地覆蓋情況的不同而大不相同，導致不同地域影像的紋理、光譜等特征存在著較大差異，從而使模型在不同地方表現(xiàn)的提取性能無法保持穩(wěn)定性，這顯示了模型泛化能力的有限性。同時，不同地域樣本標記的數(shù)據(jù)質量也影響著模型的泛化能力。

4.3模型對季節(jié)和氣象變化的適應性

季節(jié)性變化和氣象條件變化是導致深度學習模型在耕地提取中適應性不足的關鍵因素，耕地上的農(nóng)作物在不同季節(jié)的生長狀態(tài)和地物特征有著顯著變化。深度學習是通過大量標簽樣本進行訓練的，如果這些樣本只涵蓋某個季節(jié)的特征，那么模型在不同季節(jié)下可能無法保持原本的性能標準，從而導致對耕地的提取能力下降。同理，不同氣象條件下的遙感圖像表現(xiàn)出不同的外觀，比如降雨會影響地表的反射性質，多云會造成地物的遮擋等。如果模型只訓練過特定的氣象條件下的圖像，對于其他氣象條件下的變化可能無法很好地適應，導致在復雜氣象環(huán)境下的耕地提取結果不夠穩(wěn)定。

5展望

5.1多源數(shù)據(jù)樣本融合

樣本數(shù)據(jù)對模型訓練質量和預測精度起著決定作用，單一數(shù)據(jù)源將難以滿足耕地提取模型的需要。因此，融合多源數(shù)據(jù)，包括不同波段的遙感影像、地理信息系統(tǒng)（GIS）數(shù)據(jù)、合成孔徑雷達（SAR）數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)源，成為一種有效的策略。不同數(shù)據(jù)源之間可以相互彌補單一數(shù)據(jù)所帶來的不足，在對抗數(shù)據(jù)缺失的同時為模型提供更加豐富的特征信息。另外，因為不同數(shù)據(jù)具有不同的空間分辨率，通過一定方法將多源數(shù)據(jù)融合可以提高遙感圖像的空間分辨率，有利于提高對細粒度地物的識別和分類效果，提高對地物分類的穩(wěn)定性和準確性。并且遙感技術的快速發(fā)展，使得遙感傳感器分辨率和數(shù)據(jù)獲取頻率不斷增加，為遙感領域帶來更為精細和動態(tài)的遙感信息。多源數(shù)據(jù)融合有望為模型提供更全面的訓練樣本，從而提高模型的性能和效率。

5.2標簽樣本庫的構建

未來的方向之一是發(fā)展更先進的自動化標注技術，實現(xiàn)對遙感影像的自動解譯和標注，以大大減少手動標注的工作量，提高標簽樣本的獲取效率。另外，遷移學習和半監(jiān)督學習等技術的發(fā)展，也可成為解決標簽樣本不足的技術手段。利用已有區(qū)域的標簽樣本，通過遷移學習的方法來提高新區(qū)域的模型性能，從而減輕對標注數(shù)據(jù)的需求。半監(jiān)督學習則充分利用已有標簽和無標簽樣本的信息，通過同時使用已標注的數(shù)據(jù)和未標注的數(shù)據(jù)進行訓練。這種方法對于耕地提取中一些難以獲取標簽的區(qū)域尤為有益，將來或許能給遙感圖像耕地提取技術帶來新的突破和進展。

5.3深度學習模型適應性的提升

為解決深度學習模型在高分辨率遙感影像耕地提取中適應性不足的問題，需綜合考慮多方面因素。首先，通過收集多個季節(jié)和不同氣象條件下的遙感圖像數(shù)據(jù)，構建豐富多樣的訓練數(shù)據(jù)，使模型能夠更全面地學習和適應地物在不同環(huán)境下的特征變化。其次，引入時序數(shù)據(jù)分析方法，考慮地物在不同時間點的變化趨勢，以更好地捕捉季節(jié)性和氣象條件變化帶來的地物信息變化。最后，發(fā)展數(shù)據(jù)增強技術對訓練數(shù)據(jù)進行變換，模擬不同季節(jié)和氣象條件下的圖像變化，從而提高深度學習模型的魯棒性和泛化能力，使其更準確地進行耕地提取。這樣的綜合策略有望增強模型對于復雜場景和不同時間點的適應性，使得深度學習技術向高度智能化方向發(fā)展。

6結語

對耕地資源信息的快速、精準獲取有利于精細化管理土地資源、提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。多源數(shù)據(jù)融合既可以充分利用樣本資源，還能給模型提供豐富的特征信息，促進模型的精確度提升。軟件技術的不斷發(fā)展，尤其是半監(jiān)督學習和遷移學習等前沿技術的引入，有望有效解決標簽樣本不足的問題。這將使得模型在更多場景下具備較強的泛化能力。總的來說，耕地提取深度學習模型正向著智能化、自動化、多模態(tài)融合的方向發(fā)展，追求更好地為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和可持續(xù)發(fā)展服務。