基于混合CNN-Transformer模型和半监督学习的耕地提取方法研究.docx

基于混合CNN-Transformer模型和半监督学习的耕地提取方法研究

一、引言

随着遥感技术的飞速发展，耕地提取作为土地资源管理的重要手段，对于农业发展、土地利用规划以及生态环境保护具有重要意义。传统的耕地提取方法主要依赖于人工解译，然而这种方法效率低下且易受人为因素影响。近年来，深度学习技术的发展为耕地提取提供了新的解决方案。本文提出了一种基于混合CNN-Transformer模型和半监督学习的耕地提取方法，旨在提高耕地提取的准确性和效率。

二、相关文献综述

近年来，深度学习在遥感图像处理领域取得了显著成果。其中，卷积神经网络（CNN）和Transformer模型在特征提取和上下文信息捕