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近日，西南石油大学 “智汇研行” 暑期社会实践队在农业遥感领域取得突破性进展，其研发的智能解译模型攻克了耕地地块识别难题，为智慧农业发展提供重要支撑。

这支由 9 名学子组成的团队，历经两个月潜心攻关，完成了 “遥感影像智能解译与深度学习模型优化” 课题研究。针对遥感影像常受云雾遮挡、地块边界模糊等干扰导致识别精度低的行业痛点，团队足迹遍布四川多地，系统采集国产高分二号与欧洲哨兵二号等多源遥感数据。通过自主开发的智能标注工具与数据增强技术，将初始 2000 组样本扩充至 1.2 万组，构建起高质量训练数据集，为模型精度提升筑牢根基。

图1 小组成员讨论

团队在经典 DeepLabV3 + 模型基础上进行深度创新：引入金字塔池化模块增强多尺度特征融合能力，在损失函数中增加边缘权重使边界识别精度提升 8%，采用 MobileNetV3 作为主干网络将计算量降低 50%。经实测验证，优化后的模型交并比（IoU）达 89.5%，较基线提升 6.2%，在复杂地形与恶劣天气条件下仍保持优异识别性能。

该成果可实现耕地地块的快速精准识别，为农业资源调查、种植结构监测、耕地保护等工作提供高效技术方案。目前，团队正与地方农业部门对接，推进技术落地应用，助力乡村振兴战略实施，让智慧农业的创新成果真正惠及田间地头。