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作者：尚华胜;甘淑;袁希平;朱智富;李绕波;
单位：昆明理工大学;云南省高校高原山区空间信息测绘技术应用工程研究中心;滇西应用科技大学;云南省高校山地实景点云数据处理及应用重点实验室;
摘要：针对山地丘陵区的坡耕地和小面积耕地碎片边界模糊不清、分类提取困难的问题，以GF-2影像为数据源，提出了一种级联语义分割和边缘检测模型的遥感影像耕地信息提取方法。首先，针对不同类型耕地的特点选择级联方式；其次，将耕地边缘作为独立的特征类别，结合改进U-Net、DeeplabV3+和DexiNed模型，融合面特征和线特征，使得耕地边缘特征与语义特征能够进行互补，从而提高耕地提取的准确性，实现对复杂地形背景噪声的抑制和不同类型耕地的提取。实验结果表明，对比单一模型DeeplabV3+和U-Net,级联模型的耕地信息提取的总体精度、Kappa系数和F1值均有大幅度提升，针对不同类型耕地级联模型提取的耕地结果更接近真实耕地标注，漏提、误提区域远低于单一模型。
关键词：耕地信息;;语义分割;;边缘检测;;GF-2影像;;丘陵山区
基金资助：国家自然科学基金(62266026)
