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Aco-tsscd: un enfoque optimizado de detección de cambios de segmentación semántica temporal multimodal profunda para monitorear la conversión de tierras agrícolas

Autores: Zhang, Henggang; Luo, Kaiyue; Samat, Alim; Zhu, Chenhui; Jiao, Tianyu

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Aco-tsscd: un enfoque optimizado de detección de cambios de segmentación semántica temporal multimodal profunda para monitorear la conversión de tierras agrícolas


Categoría

Ciencias Agrícolas y Biológicas

Subcategoría

Agronomía y Ciencia de los Cultivos

Palabras clave

Urbanización
Tierras agrícolas
Métodos de monitoreo
Marco de aprendizaje profundo
Conversión de tierras
Transformación espacio temporal

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 26

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Con la aceleración de la urbanización en áreas agrícolas y los continuos cambios en los patrones de uso de la tierra, la transformación de la tierra agrícola presenta complejidad y dinamismo, lo que exige una mayor precisión en el monitoreo. La mayoría de los métodos de monitoreo existentes se ven limitados por la resolución espacial y temporal limitada, altas demandas computacionales y desafíos para distinguir tipos de cobertura terrestre complejos. Estas limitaciones obstaculizan su capacidad para detectar de manera efectiva cambios en el uso de la tierra rápidos y sutiles, especialmente en áreas que experimentan una rápida expansión urbana, donde sus deficiencias se hacen más evidentes.

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