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申请/专利权人：长江水利委员会长江科学院;武汉市水务科学研究院(武汉市水土保持监测站)

摘要：一种禁垦陡坡地违规耕种区遥感影像检测方法、装置、系统及介质，该方法包括：收集相关资料在典型行政区划中划定禁垦陡坡地范围；基于含有禁垦陡坡地范围的矩形网格矢量内的网格逐个提取网格范围对应的卫星影像数据，制作标准大小的影像切片；对影像切片进行数据预处理得到影像切片数据集；将影像切片数据集按照一定的比例分为训练集和验证集，对改进YOLOv9模型进行训练获取禁垦陡坡地违规耕种区检测模型；利用禁垦陡坡地违规耕种区检测模型对待监管区域禁垦陡坡地影像切片进行禁垦陡坡地违规耕种区检测。本发明能有效地为水土保持监管提供高质量数据支撑，对区域水土流失治理、生态环境保护及绿色低碳可持续发展具有重要决策意义。

主权项：1.一种禁垦陡坡地违规耕种区遥感影像检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：在已开展禁垦陡坡地违规耕种区水土保持监管的区域内，选定一个包含于其内的存在有禁垦陡坡地违规耕种情况的典型行政区划，收集相关资料并划定禁垦陡坡地范围；步骤S2：构建标准大小矩形网格矢量，与步骤S1中划定的禁垦陡坡地范围的矢量进行空间叠加，提取含有禁垦陡坡地范围的矩形网格矢量，基于所述含有禁垦陡坡地范围的矩形网格矢量内的网格逐个提取网格范围对应的卫星影像数据，制作标准大小的影像切片；步骤S3：对步骤S2所得影像切片进行数据预处理，得到影像切片数据集；步骤S4：在YOLOv9的骨干网络中引入轻量级自注意力机制SimAM，并将原有基于内核的动态上采样算子替换为超轻量化上采样算子DySample，得到改进YOLOv9模型；步骤S5：将步骤S3得到的数据预处理后的影像切片数据集按照一定的比例分为训练集和验证集，将训练集对应的影像切片输入步骤S4得到的改进YOLOv9模型进行训练，获取禁垦陡坡地违规耕种区检测模型；步骤S6：选取已开展禁垦陡坡地违规耕种区水土保持监管的行政区划内除典型行政区划以外的其他待监管区域，重复步骤S1、S2以获取待监管区域禁垦陡坡地影像切片，利用步骤S5得到的禁垦陡坡地违规耕种区检测模型对待监管区域禁垦陡坡地影像切片进行禁垦陡坡地违规耕种区检测，若在待监管区域检测到目标，则预警并反馈待监管区域内所有目标位置信息。

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