及时、准确的获取农田地块信息,可以有效地促进农业管理和决策的科学化,对解决粮食安全问题具有重要意义。高分辨率遥感影像具有丰富的细节信息,但精细、复杂的地物信息增加了农田地块边界的识别难度,给农田地块的精确提取带来了挑战。为此,我们提出了一种轮廓-纹理分层特征融合网络（CT-HiffNet）,用于从高分辨率遥感影像中提取农田地块。具体来说,该模型通过轮廓-纹理特征注意与引导模块,对农田地块的轮廓与纹理特征进行充分的挖掘与学习,......
大兴安岭南麓丘陵漫岗区旱地高标准农田建设关键技术集成与示范为国家重点研发计划课题。...
成果简介：本项目以中原城市群为研究对象,聚焦土地利用与生态环境的多尺度交互耦合机理,旨在服务城乡高质量发展与生态环境保护的双重需求。研究从四个层面展开：一是揭示近四十年来土地利用与生态环境要素的时空动态演变规律；二是筛选主控因素,厘清自然与人文要素的驱动机制；三是解析宏观、中观、微观尺度下两者的空间匹配、耦合阶段与交互强度；四是构建多情景模拟与资源环境承载力评价模型,提出基于国土空间综合分区的一体化发展优化模式。......
成果简介：面向高标准农田基础设施（地块、灌溉、道路、防护林等）遥感智能识别需求, 按照“样本构建—农田地块提取—配套设施识别—变化监测及巡查”的研究思路, 研究农田基础设施多类型多层级样本构建方法,发展时空谱深度融合的农田地块 全自动提取技术,突破“点—线—面”状配套设施智能识别关键技术,构建天空 地协同的农田基础设施建设全过程动态监测与智能巡查方法,解决高标准农田基 础设施监测效率低、精度不足、响应周期长等问题,......