extraction of cropland field parcels with high resolution remote sensing usi

高分辨率遥感影像技术的出现，使得农地田块的提取工作得以更精确和高效地完成。利用高分辨率遥感影像，我们可以使用图像分类、目标识别和面向对象的分割等技术来识别农地田块，从而实现农地的边界确定和分类。

首先，我们需要通过高分辨率遥感影像获取农地田块的图像数据。然后，我们可以利用影像处理软件对图像进行预处理，如影像配准、辐射校正等，以提高图像的质量和准确性。接着，我们可以利用图像分类算法对农地田块进行识别和分类，如支持向量机、随机森林等机器学习方法，将不同类型的农地田块进行区分并提取出来。同时，针对高分辨率遥感影像的特点，我们还可以使用目标识别和面向对象的分割方法，对农地田块进行更精细的识别和提取。

最后，我们可以将提取出的农地田块与地理信息系统（GIS）相结合，实现农地的空间分析和管理。通过这些方法，我们可以实现对农地田块的精确提取和分类，为农业生产和土地管理提供精准的空间信息支持。

总的来说，利用高分辨率遥感影像技术提取农地田块，不仅可以提高工作效率，还可以提高提取结果的精确性和可信度，为农地管理和农业生产提供更好的空间信息支持。

相关问题

arnetminer: extraction and mining of academic social networks

ArnetMiner是一个用于提取和挖掘学术社交网络的工具和平台。它旨在通过分析学术文献中的作者、机构、论文和引用等信息，构建出一个具有丰富关系和结构的学术社交网络。这种学术社交网络可以帮助研究人员了解不同学科领域中的合作关系、学术影响力以及研究趋势等。

ArnetMiner的主要功能之一是提取学术文献中的作者和机构信息。它能够识别出文献中作者的姓名和机构，并将它们归类到相应的学术社交网络中。这对于研究人员来说非常有用，因为它们可以了解到某个作者在特定领域中的研究成果和合作伙伴。此外，ArnetMiner还可以分析引用关系，揭示不同论文之间的引用情况，帮助研究人员追踪学术研究的发展脉络。

ArnetMiner还提供了一种挖掘学术社交网络的方法。它利用机器学习和数据挖掘技术，识别出学术社交网络中的关键人物、研究领域以及合作关系等。这些信息可以帮助研究人员了解某个研究领域的核心学者，以及他们的合作伙伴和影响力。此外，ArnetMiner还可以通过分析学术文献的关键词和引文数等指标，评估学术成果的影响力和质量。

总之，ArnetMiner是一个强大的工具和平台，可用于提取和挖掘学术社交网络。它为研究人员提供了一个了解学术界合作关系、研究趋势和影响力的途径，从而促进学术研究的发展和创新。

mfen: lightweight multi-scale feature extraction super-resolution network in

mfen是一个轻量级的多尺度特征提取超分辨率网络。mfen的主要目标是实现图像的超分辨率重建，通过将低分辨率的图像转换为高分辨率的图像，提高图像的质量和细节。mfen使用了多尺度特征提取的方法，可以同时处理不同尺度的图像信息。

mfen的网络结构包括多个分支，每个分支都负责提取不同尺度的图像特征。每个分支都由卷积层、残差块和上采样模块组成。卷积层用于提取图像的特征，残差块用于增强特征的表示能力，上采样模块用于将特征图像恢复到更高的分辨率。

mfen的优点之一是它的轻量级设计，可以在相对较低的计算资源下实现高质量的超分辨率重建。这使得mfen适用于各种计算平台，包括移动设备和嵌入式系统。

此外，mfen还采用了自适应残差学习，通过学习图像的残差信息来提升超分辨率重建的效果。这种学习方法可以自动学习出不同图像的残差分布，从而更好地适应不同图像的超分辨率重建需求。

总之，mfen是一个创新的轻量级多尺度特征提取超分辨率网络。它通过有效地提取图像特征和学习残差信息，实现高质量的超分辨率重建。它具有广泛的应用前景，可以在各种计算平台上应用于图像增强和机器视觉任务。