第43卷第2期2023年2月Vol.43，No.2Feb.，2023热带地理TROPICALGEOGRAPHY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研究劳春华，林燕慧（广东工业大学管理学院，广州510520）摘要：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。关键词：深度学习；MobileNetV2；农村住房；数学形态学；高分辨率遥感影像；智能识别中图分类号：TP391.41；TP183文献标志码：A文章编号：1001-5221(2023)02-0179-11DOI：10.13284/j.cnki.rddl.003628开放科学（资源服务）标识码（OSID）：随着中国经济的高速发展以及政府在政策和资金上的支持，农村住房的需求量和建设量开始不断增大。2000—2020年，广东省农村建设量增长迅速，平均每年增长16.569万户，其中2019和2020年的增长速度较快，高于平均水平的75.38%和65.25%（《广东农村统计年鉴》编辑委员会，2021）。当前，由于中国的农村村庄规划指导性较弱，大部分农村住房仍处于一种无规划的自发性建设状态，建设随意性较大（王晶等，2016；胡典雄，2018）。农民盲目占用耕地资源新建住房，导致大量耕地面积被占用，耕地总量明显下降，农村住房建设的无序扩张与耕地占用是对耕地资源的严重浪费（赵其国等，2006）。作为人均耕地面积不足世界平均水平40%的人口第一大国，当前迫切需要进行农村住房监测以减少耕地占用现象，并促进农村住房集约利用，这对中国耕地资源的可持续性发展和粮食安全具有重要意义。中国当前农村住房监测的主要手段是全国土地调查，传统的数据获取方法以人工实地测绘及地方上报等方式为主，这种方式因为工作量大而耗费大量的人力与时间，导致巡查效率较低、难以满足即时性需求（武东海等，2018）。并且由于专业素养和主观认知的差...
