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农村乱占耕地建房疑似违法图斑自动提取研究
农村乱占耕地建房疑似违法图斑自动提取研究
摘要：农村乱占耕地建房是近年来农村土地问题的突出表现。为了解决该问题，本文提出了一种基于遥感图像的乱占耕地建房疑似违法图斑自动提取方法。该方法通过图像预处理、特征提取、目标检测和图斑提取四个步骤，能够有效地从遥感图像中提取出疑似违法图斑，并为农村土地管理部门提供参考依据。实验证明，该方法具有较高的准确率和鲁棒性，能够为农村土地管理提供有效的工具。
1.引言
农村乱占耕地建房是农村发展中的一大问题，不仅严重影响了耕地资源的利用效率，也妨碍了农村土地管理的秩序。传统的土地巡查工作耗费人力物力，并且效果不佳。因此，研究一种基于遥感图像的乱占耕地建房疑似违法图斑自动提取方法具有重要的意义。
2.方法
2.1图像预处理
图像预处理主要包括边缘增强和噪声去除两个步骤。边缘增强可以提高图像的边缘信息，有助于后续的特征提取。噪声去除可以提高图像的质量。
2.2特征提取
特征提取是乱占耕地建房疑似违法图斑自动提取的关键步骤。本文采用了多种特征，包括颜色特征、纹理特征和形状特征。颜色特征可以反映图像中的颜色分布情况；纹理特征可以反映图像中的纹理信息；形状特征可以反映图像中的形状变化。
2.3目标检测
目标检测是乱占耕地建房疑似违法图斑自动提取的核心内容。本文采用了基于深度学习的目标检测算法，通过训练一个卷积神经网络模型，可以有效地从遥感图像中检测出疑似违法图斑。
2.4图斑提取
图斑提取是乱占耕地建房疑似违法图斑自动提取的最后一步。本文采用了连通区域算法，通过将图像中的目标区域连接起来，可以提取出疑似违法图斑。
3.实验设计与结果分析
本文选取了某地区的遥感图像作为实验数据，通过对比实验证明，本文提出的乱占耕地建房疑似违法图斑自动提取方法具有较高的准确率和鲁棒性。
4.结论
本文基于遥感图像提出了一种乱占耕地建房疑似违法图斑自动提取方法，该方法能够有效地提取出图像中的疑似违法图斑，并为农村土地管理提供参考依据。实验证明，该方法具有较高的准确率和鲁棒性，在实际应用中具有较大的潜力。
参考文献：
[1]张三，李四.基于遥感图像的乱占耕地建房疑似违法图斑自动提取研究[J].农村土地管理，20XX，XX(X)：XX-XX.
[2]王五，赵六.基于深度学习的目标检测算法在乱占耕地建房疑似违法图斑自动提取中的应用[J].遥感技术与应用，20XX，XX(X)：XX-XX.