人工智能赋能国土监测在耕地保护中的应用与挑战

摘要

全球耕地资源萎缩与粮食安全危机背景下，传统监测手段因效率低、动态性不足等问题难以满足需求。以四川省成都市“双月监测项目”为实证，探讨人工智能(AI)技术在耕地保护中的应用效能与挑战。通过融合多源遥感数据与深度学习模型，该项目实现了耕地“非农化”“非粮化”的高效监测，监测周期缩短至传统方法的1/5,准确率达92.3%。然而，技术本地化适配、数据共享壁垒等问题仍需解决。研究表明，AI技术可显著提升耕地监测效率，但需政策优化与技术创新协同推进，为智慧耕地保护提供理论与实践参考。

关键词

人工智能 / 国土监测 / 耕地保护 / 双月监测项目 / 多源数据融合