摘要：農(nóng)業(yè)種植區(qū)土地利用快速監(jiān)測(cè)與分類對(duì)政府部門制定規(guī)劃、土地資源管理、生態(tài)環(huán)境保護(hù)規(guī)劃與決策以及 農(nóng)業(yè)旱情與旱災(zāi)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)評(píng)估具有重要意義。本研究以東雷二期抽黃灌區(qū)具有下墊面代表性的小區(qū)域?yàn)檠芯繀^(qū), 利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)方法,針對(duì)較高空間分辨率的無人機(jī)航片影像,開展了農(nóng)業(yè)區(qū)土地利用監(jiān)測(cè)分類研 究,并與最大似然法進(jìn)行比較,探究該方法對(duì)于農(nóng)業(yè)區(qū)土地利用監(jiān)測(cè)分類的適用性。結(jié)果表明,該方法優(yōu)于最大 似然法,其總體分類精度達(dá)93%以上,Kappa系數(shù)為0.9以上,能夠更清晰地識(shí)別提取出地物邊界,分類效果較 好。本研究有助于提升應(yīng)急抗旱減災(zāi)工作對(duì)農(nóng)業(yè)區(qū)土地利用的快速監(jiān)測(cè)與分類能力,為旱情與旱災(zāi)快速監(jiān)測(cè)評(píng) 估、決策提供技術(shù)支持,同時(shí)能夠及時(shí)為政府、土地資源管理以及生態(tài)環(huán)境保護(hù)規(guī)劃等部門提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。