La información sobre terrenos de construcción recientemente añadidos se puede extraer de imágenes de teledetección de alta resolución. La precisión de recuperación de cambios en la cobertura terrestre en todo el país ha mejorado, y el uso ilegal de la tierra se monitorea activamente. Para abordar el desequilibrio entre las muestras de entrenamiento positivas y negativas en la extracción de información sobre terrenos de construcción recientemente añadidos, se propuso un método para identificar terrenos de construcción recientemente añadidos debilitando el peso de las muestras negativas. Se utilizó una función de pérdida focal para debilitar los pesos de las muestras negativas y mejorar el sobreajuste de U-net. Dado que los dos parámetros de la función de pérdida focal no son independientes entre sí, deben seleccionarse al mismo tiempo. Por lo tanto, este documento desarrolló una fórmula para seleccionar el factor de equilibrio basado en un gran número de resultados experimentales. Primero, la imagen GF-2 se combinó con los datos de la encuesta histórica de cambios en la tierra y los resultados del vector de monitoreo para construir un conjunto de datos, y luego el conjunto de datos de entrenamiento se introdujo en una red neuronal convolucional completamente convolucional (CNN) integrada con fusión de características y una función de pérdida focal. Finalmente, se verificó la precisión del modelo de red entrenado. Para demostrar la aplicabilidad del método para determinar los parámetros de la función de pérdida focal, el conjunto de validación se dividió en cuatro subconjuntos para la verificación de precisión. Los resultados experimentales mostraron que el puntaje F1 de la información de terrenos de construcción recientemente añadidos extraída por este método alcanzó 0,913, que es 0,078 y 0,033 más alto que los de U-net y el U-net mejorado. Los parámetros obtenidos por el método propuesto en este estudio lograron los mejores resultados en los cuatro conjuntos de verificación, lo que muestra que el método para extraer información sobre terrenos de construcción recientemente añadidos y para seleccionar parámetros tiene una fuerte aplicabilidad.