简介：摘要： 城市土地利用变化检测是国土变更调查技术工程的重要内容，传统方法需消耗大量人力做目视解译检测土地利用变化，因此使用深度学习方法更便捷准确地检测土地利用变化成为关键。以上海市青浦区为研究区域，基于2021年土地调查矢量成果数据，结合 2021年和2022年卫星影像数据，运用 IO-ConvNet深度学习网络模型进行训练，预测出青浦区土地利用情况，再通过矢量图斑对比，成功反映了青浦区不同土地利用类型之间的相互转换情况。结果表明，以IO-ConvNet模型为核心，形成一套城市土地利用变化检测框架，该框架在城市土地利用变化检测中具有很大的实际应用价值，为城市的可持续发展提供了重要支撑。通过对土地资源的深入研究和动态监测，更好地了解土地资源的利用现状，为土地资源的合理利用和管理提供科学依据。
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