【摘 要】
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中国大部分农村住房处于一种无规划的自发性建设状态。这种无序扩张是对土地资源的严重浪费，尤其是耕地资源，因此需要通过对农村住房监测来规范农房建设，同时保护耕地资源。而中国目前的农村住房监测手段主要以全国土地调查人工巡查为主，该方法收集到的信息缺乏实时性和可靠性。针对该问题，文章提出一个基于深度学习和数学形态学的经济欠发达地区农村住房智能识别模型，该模型基于高分辨率遥感影像数据和PaddlePaddl
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（41901312）； 广东省基础与应用基础研究基金项目（2020A1515010677）；
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中国大部分农村住房处于一种无规划的自发性建设状态。这种无序扩张是对土地资源的严重浪费，尤其是耕地资源，因此需要通过对农村住房监测来规范农房建设，同时保护耕地资源。而中国目前的农村住房监测手段主要以全国土地调查人工巡查为主，该方法收集到的信息缺乏实时性和可靠性。针对该问题，文章提出一个基于深度学习和数学形态学的经济欠发达地区农村住房智能识别模型，该模型基于高分辨率遥感影像数据和PaddlePaddle框架，创新性地引入数学形态学的膨胀腐蚀方法，并与MobileNetV2进行松散耦合，其在农村住房识别监测中的平均精度达到84.5%，且具有一定的泛化性。与ResNet34模型进行对比，该模型平均识别精度比ResNet34模型高10.6%，对地类边界的提取效果更精细，对农村住房轮廓的识别效果更好。
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