德清县粮食功能区侵占遥感识别数据

用于识别德清县粮食功能区，精准获取位置信息，为分析管理和监控粮食功能区土地利用变化提供数据支撑。为全面发现、精准识别、高效分析侵占粮食生产用地情况提供基础数据，是后续处置、异常数据报警等服务的基础。能够结合本期影像、历史监测数据等信息对粮食功能区侵占趋势进行预判，以便于精准掌握粮食功能区的保护状况，确保粮食生产核心区域的稳定和粮食安全。利用无人机航拍技术采集的粮食功能区遥感影像数据，通过YOLO算法实现实时目标检测。首先将神经网络应用于2024年5月整幅遥感影像，将其划分为固定大小的网格单元，每个单元神经网络负责预测K个类别。通过预测每个区域的概率，选取所有单元格中概率最大的类别，并将其分配给相应的网格单元。根据预测概率生成加权边界框，进行非极大值抑制（NMS）运算，以消除多余的锚点。算法会识别出概率次高的边界框，并重复相同的处理过程，直到所有不同的边界框均被筛选出来。对识别准确度进行验证，越接近1 说明越准确，算法输出识别结果大于0.6的要素并视为识别正确，并纳入到粮食功能区识别地块中，若识别准确度小于0.6，则视为识别错误，排除到粮食功能区识别地块之外。系统将自动计算粮食功能区中心位置的坐标（x，y）并展示，默认为东经、北纬。根据粮食功能区地块在当前识别框中的相对位置(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),(x4,y4)，通过四个角标位置计算相对面积area，再结合遥感影像的分辨率和比例尺计算实际面积（平方米）。最后将影像中的特征区域及其坐标等信息上传至数字农田平台，从而实现对粮食功能区遥感监测识别数据的获取。

搜集汇总

数据集介绍

特点

德清县粮食功能区侵占遥感识别数据是一个基于遥感影像的企业数据集，主要用于识别和监控粮食功能区的土地利用变化。数据集通过YOLO算法实现实时目标检测，包含561条记录，每半年更新一次，数据格式为xlsx，涵盖了影像时间、地理位置、识别类别、识别准确度、面积等关键信息，为粮食功能区的保护和管理提供数据支持。