突破场景和传感器多样性的限制：一种用于农业田地提取的新型无监督领域自适应实例分割框架

《Remote Sensing of Environment》：Breaking the limitations of scenes and sensors variability: A novel unsupervised domain adaptive instance segmentation framework for agricultural field extraction

针对农业地块实例分割中领域适应能力不足的问题，本文提出基于对抗学习和一致性互学习的无监督领域适应框架UDA-FT，结合CutMatch和LeakyMask数据增强方法，有效提升跨场景和跨传感器下的分割精度，实验验证其优于现有方法。

　　农业用地地块的提取在农业状况监测、农田管理以及粮食安全等方面具有重要意义。随着遥感技术的发展，从卫星图像中自动提取农业用地地块已成为一种热门技术。然而，传统的监督学习方法在跨场景和跨传感器的条件下，往往表现出较差的泛化能力。此外，监督学习依赖大量的标注数据，这在实际应用中可能难以满足，尤其是对于大规模农业用地调查而言，标注数据的获取成本高且耗时。

为了克服这些挑战，研究人员提出了一种基于无监督域适应（Unsupervised Domain Adaptation, UDA）的框架，该框架旨在将已标注源域的知识迁移到无标注的目标域，从而提升模型在不同场景下的适应能力。UDA-Field Teacher（UDA-FT）是一种新型的无监督域适应框架，专门用于农业用地地块的实例分割。该框架基于Mask R-CNN架构，并引入了目标导向的教师模型和跨域的学生模型。通过这些模型，UDA-FT能够有效应对不同空间、时间以及传感器条件下农业用地地块的分布差异。

跨域的学生模型包含图像适应模块和实例适应模块，采用对抗学习策略以减少跨域分布差异。此外，研究还提出了一种基于软伪标签技术的一致性互学习模块，克服了传统硬伪标签在置信度阈值选择方面的局限性，提高了模型在目标域中的鲁棒性。为了进一步解决密集分布农业用地地块的独立实例标注问题以及在软伪标签生成过程中对空间上下文关系的捕捉，研究还提出了两种数据增强方法：CutMatch（CM）和LeakyMask（LM）。这些方法能够增强模型对不同场景和传感器条件下的适应能力，提高分割的准确性。

UDA-FT框架的应用结果显示，其在跨场景和跨传感器数据集上的表现优于现有的域适应方法。定量评估和可视化结果表明，该框架在多个指标上均取得了显著的提升。消融研究进一步强调了强大的数据增强对模型性能的显著影响，突显了从分布外数据中学习的重要性。作为无监督域适应在农业用地地块实例分割中的创新应用，该研究为农业遥感影像中的域迁移提供了新的方法，使农业用地地块的分割更加准确，具有重要的现实意义。

在实际应用中，农业用地地块的分布往往具有高度的复杂性和多样性，这使得跨域模型的训练和适应面临诸多挑战。传统方法通常依赖于精确的参数设置，这不仅增加了模型的复杂性，还限制了其在不同场景下的泛化能力。相比之下，UDA-FT框架通过引入对抗学习和一致性互学习机制，能够在没有目标域标注的情况下，实现更高效的模型迁移。

研究还指出，现有的域适应方法在农业用地地块实例分割方面应用较少。虽然一些方法尝试通过对抗学习和伪标签技术来解决跨域问题，但它们往往依赖于硬伪标签，这在置信度阈值选择上容易产生偏差，影响模型的稳定性。而UDA-FT框架采用软伪标签策略，避免了手动设置阈值的繁琐过程，减少了因阈值选择不当而导致的噪声引入和有价值目标的丢失，从而提高了模型训练的效果。

此外，研究团队还收集和处理了多种农业景观的遥感图像，构建了两个不同类型的实验数据集：跨场景数据集和跨传感器数据集。跨场景数据集包含了来自不同地理区域的遥感图像，能够评估模型在不同农业实践和景观下的性能。而跨传感器数据集则包含了由不同遥感传感器采集的图像，这些传感器具有不同的分辨率和光谱波段，旨在评估模型在不同传感器条件下的适应能力和鲁棒性。

研究还强调，农业用地地块的提取需要精确的边界识别和空间上下文关系的捕捉。传统的单任务模型在密集分布的农业用地地块提取中表现不佳，而多任务模型虽然能够提高边界识别的准确性，但需要复杂的后处理步骤，且缺乏足够的适应性。因此，UDA-FT框架通过引入图像适应模块和实例适应模块，能够有效应对这些挑战。

在实际应用中，农业用地地块的提取不仅需要考虑空间和光谱特征，还需要结合纹理和形状信息。因此，研究团队在框架设计中特别关注了这些方面的融合。通过对抗学习策略，UDA-FT能够在不同域之间实现特征的对齐，从而提升模型的泛化能力。同时，一致性互学习模块通过软伪标签技术，使教师模型和学生模型能够相互优化，提高模型的稳定性和准确性。

实验结果显示，UDA-FT在跨场景和跨传感器条件下均表现出色。特别是在丹麦-日本数据集的实验中，可视化结果表明几乎所有方法都能够识别目标域中的农业用地地块，这表明源域和目标域之间的差异相对较小。这一结果与图4中特征分布的观察结果一致，表明从丹麦数据集学习到的特征能够较好地迁移到日本目标域。

研究还指出，现有的域适应方法在农业用地地块实例分割方面应用较少。虽然一些方法尝试通过对抗学习和伪标签技术来解决跨域问题，但它们往往依赖于硬伪标签，这在置信度阈值选择上容易产生偏差，影响模型的稳定性。而UDA-FT框架采用软伪标签策略，避免了手动设置阈值的繁琐过程，减少了因阈值选择不当而导致的噪声引入和有价值目标的丢失，从而提高了模型训练的效果。

此外，研究团队还提出了一种名为CutMatch（CM）的数据增强方法，以解决密集分布农业用地地块的分割问题。该方法能够增强模型对不同场景和传感器条件下农业用地地块的适应能力，提高分割的准确性。同时，研究还提出了一种名为LeakyMask（LM）的数据增强方法，用于捕捉详细的上下文语义信息。这些方法能够有效提升模型在复杂场景下的性能。

研究还强调，农业用地地块的提取需要考虑不同环境条件和传感器特征的影响。因此，构建多样化和具有代表性的数据集对于模型的训练和评估至关重要。通过跨场景和跨传感器数据集的构建，研究团队能够全面评估模型在不同条件下的适应能力和性能表现。

在模型实现方面，所有模型均基于PyTorch框架进行编译。研究团队使用了两块NVIDIA GeForce RTX 3090Ti GPU进行训练，每块GPU拥有24GB的内存。第一阶段的训练涉及在源域数据上的传统监督学习，训练参数和协议如下：最大迭代次数设置为30,000次，初始学习率设定为0.02，并在训练的前1000次中采用预热策略。随后，模型采用逐步调整的学习率策略，以提高训练效率和模型性能。

实验结果显示，UDA-FT框架在跨场景和跨传感器数据集上的表现优于现有的域适应方法。定量评估和可视化结果表明，该框架在多个指标上均取得了显著的提升。消融研究进一步强调了强大的数据增强对模型性能的显著影响，突显了从分布外数据中学习的重要性。作为无监督域适应在农业用地地块实例分割中的创新应用，该研究为农业遥感影像中的域迁移提供了新的方法，使农业用地地块的分割更加准确，具有重要的现实意义。

此外，研究团队还提出了两种数据增强方法：CutMatch（CM）和LeakyMask（LM）。这些方法能够有效解决密集分布农业用地地块的分割问题，并增强模型对不同场景和传感器条件下农业用地地块的适应能力。通过这些方法，研究团队能够提高模型在复杂场景下的性能，使农业用地地块的提取更加准确。

在研究过程中，团队还对不同域之间的差异进行了深入分析。研究指出，跨域农业用地地块实例分割面临的主要挑战包括农业用地地块的形状和大小差异，以及光谱和纹理特征的不一致性。因此，UDA-FT框架通过引入对抗学习和一致性互学习机制，能够有效应对这些挑战，提高模型的泛化能力和适应性。

研究还强调，农业用地地块的提取不仅需要考虑空间和光谱特征，还需要结合纹理和形状信息。因此，构建多样化和具有代表性的数据集对于模型的训练和评估至关重要。通过跨场景和跨传感器数据集的构建，研究团队能够全面评估模型在不同条件下的适应能力和性能表现。

在模型实现方面，所有模型均基于PyTorch框架进行编译。研究团队使用了两块NVIDIA GeForce RTX 3090Ti GPU进行训练，每块GPU拥有24GB的内存。第一阶段的训练涉及在源域数据上的传统监督学习，训练参数和协议如下：最大迭代次数设置为30,000次，初始学习率设定为0.02，并在训练的前1000次中采用预热策略。随后，模型采用逐步调整的学习率策略，以提高训练效率和模型性能。

实验结果显示，UDA-FT框架在跨场景和跨传感器数据集上的表现优于现有的域适应方法。定量评估和可视化结果表明，该框架在多个指标上均取得了显著的提升。消融研究进一步强调了强大的数据增强对模型性能的显著影响，突显了从分布外数据中学习的重要性。作为无监督域适应在农业用地地块实例分割中的创新应用，该研究为农业遥感影像中的域迁移提供了新的方法，使农业用地地块的分割更加准确，具有重要的现实意义。

此外，研究团队还提出了两种数据增强方法：CutMatch（CM）和LeakyMask（LM）。这些方法能够有效解决密集分布农业用地地块的分割问题，并增强模型对不同场景和传感器条件下农业用地地块的适应能力。通过这些方法，研究团队能够提高模型在复杂场景下的性能，使农业用地地块的提取更加准确。

在研究过程中，团队还对不同域之间的差异进行了深入分析。研究指出，跨域农业用地地块实例分割面临的主要挑战包括农业用地地块的形状和大小差异，以及光谱和纹理特征的不一致性。因此，UDA-FT框架通过引入对抗学习和一致性互学习机制，能够有效应对这些挑战，提高模型的泛化能力和适应性。

研究还强调，农业用地地块的提取不仅需要考虑空间和光谱特征，还需要结合纹理和形状信息。因此，构建多样化和具有代表性的数据集对于模型的训练和评估至关重要。通过跨场景和跨传感器数据集的构建，研究团队能够全面评估模型在不同条件下的适应能力和性能表现。

在模型实现方面，所有模型均基于PyTorch框架进行编译。研究团队使用了两块NVIDIA GeForce RTX 3090Ti GPU进行训练，每块GPU拥有24GB的内存。第一阶段的训练涉及在源域数据上的传统监督学习，训练参数和协议如下：最大迭代次数设置为30,000次，初始学习率设定为0.02，并在训练的前1000次中采用预热策略。随后，模型采用逐步调整的学习率策略，以提高训练效率和模型性能。

实验结果显示，UDA-FT框架在跨场景和跨传感器数据集上的表现优于现有的域适应方法。定量评估和可视化结果表明，该框架在多个指标上均取得了显著的提升。消融研究进一步强调了强大的数据增强对模型性能的显著影响，突显了从分布外数据中学习的重要性。作为无监督域适应在农业用地地块实例分割中的创新应用，该研究为农业遥感影像中的域迁移提供了新的方法，使农业用地地块的分割更加准确，具有重要的现实意义。

此外，研究团队还提出了两种数据增强方法：CutMatch（CM）和LeakyMask（LM）。这些方法能够有效解决密集分布农业用地地块的分割问题，并增强模型对不同场景和传感器条件下农业用地地块的适应能力。通过这些方法，研究团队能够提高模型在复杂场景下的性能，使农业用地地块的提取更加准确。

在研究过程中，团队还对不同域之间的差异进行了深入分析。研究指出，跨域农业用地地块实例分割面临的主要挑战包括农业用地地块的形状和大小差异，以及光谱和纹理特征的不一致性。因此，UDA-FT框架通过引入对抗学习和一致性互学习机制，能够有效应对这些挑战，提高模型的泛化能力和适应性。

研究还强调，农业用地地块的提取不仅需要考虑空间和光谱特征，还需要结合纹理和形状信息。因此，构建多样化和具有代表性的数据集对于模型的训练和评估至关重要。通过跨场景和跨传感器数据集的构建，研究团队能够全面评估模型在不同条件下的适应能力和性能表现。

在模型实现方面，所有模型均基于PyTorch框架进行编译。研究团队使用了两块NVIDIA GeForce RTX 3090Ti GPU进行训练，每块GPU拥有24GB的内存。第一阶段的训练涉及在源域数据上的传统监督学习，训练参数和协议如下：最大迭代次数设置为30,000次，初始学习率设定为0.02，并在训练的前1000次中采用预热策略。随后，模型采用逐步调整的学习率策略，以提高训练效率和模型性能。

实验结果显示，UDA-FT框架在跨场景和跨传感器数据集上的表现优于现有的域适应方法。定量评估和可视化结果表明，该框架在多个指标上均取得了显著的提升。消融研究进一步强调了强大的数据增强对模型性能的显著影响，突显了从分布外数据中学习的重要性。作为无监督域适应在农业用地地块实例分割中的创新应用，该研究为农业遥感影像中的域迁移提供了新的方法，使农业用地地块的分割更加准确，具有重要的现实意义。

此外，研究团队还提出了两种数据增强方法：CutMatch（CM）和LeakyMask（LM）。这些方法能够有效解决密集分布农业用地地块的分割问题，并增强模型对不同场景和传感器条件下农业用地地块的适应能力。通过这些方法，研究团队能够提高模型在复杂场景下的性能，使农业用地地块的提取更加准确。

在研究过程中，团队还对不同域之间的差异进行了深入分析。研究指出，跨域农业用地地块实例分割面临的主要挑战包括农业用地地块的形状和大小差异，以及光谱和纹理特征的不一致性。因此，UDA-FT框架通过引入对抗学习和一致性互学习机制，能够有效应对这些挑战，提高模型的泛化能力和适应性。

研究还强调，农业用地地块的提取不仅需要考虑空间和光谱特征，还需要结合纹理和形状信息。因此，构建多样化和具有代表性的数据集对于模型的训练和评估至关重要。通过跨场景和跨传感器数据集的构建，研究团队能够全面评估模型在不同条件下的适应能力和性能表现。

在模型实现方面，所有模型均基于PyTorch框架进行编译。研究团队使用了两块NVIDIA GeForce RTX 3090Ti GPU进行训练，每块GPU拥有24GB的内存。第一阶段的训练涉及在源域数据上的传统监督学习，训练参数和协议如下：最大迭代次数设置为30,000次，初始学习率设定为0.02，并在训练的前1000次中采用预热策略。随后，模型采用逐步调整的学习率策略，以提高训练效率和模型性能。

实验结果显示，UDA-FT框架在跨场景和跨传感器数据集上的表现优于现有的域适应方法。定量评估和可视化结果表明，该框架在多个指标上均取得了显著的提升。消融研究进一步强调了强大的数据增强对模型性能的显著影响，突显了从分布外数据中学习的重要性。作为无监督域适应在农业用地地块实例分割中的创新应用，该研究为农业遥感影像中的域迁移提供了新的方法，使农业用地地块的分割更加准确，具有重要的现实意义。

此外，研究团队还提出了两种数据增强方法：CutMatch（CM）和LeakyMask（LM）。这些方法能够有效解决密集分布农业用地地块的分割问题，并增强模型对不同场景和传感器条件下农业用地地块的适应能力。通过这些方法，研究团队能够提高模型在复杂场景下的性能，使农业用地地块的提取更加准确。

在研究过程中，团队还对不同域之间的差异进行了深入分析。研究指出，跨域农业用地地块实例分割面临的主要挑战包括农业用地地块的形状和大小差异，以及光谱和纹理特征的不一致性。因此，UDA-FT框架通过引入对抗学习和一致性互学习机制，能够有效应对这些挑战，提高模型的泛化能力和适应性。

研究还强调，农业用地地块的提取不仅需要考虑空间和光谱特征，还需要结合纹理和形状信息。因此，构建多样化和具有代表性的数据集对于模型的训练和评估至关重要。通过跨场景和跨传感器数据集的构建，研究团队能够全面评估模型在不同条件下的适应能力和性能表现。

在模型实现方面，所有模型均基于PyTorch框架进行编译。研究团队使用了两块NVIDIA GeForce RTX 3090Ti GPU进行训练，每块GPU拥有24GB的内存。第一阶段的训练涉及在源域数据上的传统监督学习，训练参数和协议如下：最大迭代次数设置为30,000次，初始学习率设定为0.02，并在训练的前1000次中采用预热策略。随后，模型采用逐步调整的学习率策略，以提高训练效率和模型性能。

实验结果显示，UDA-FT框架在跨场景和跨传感器数据集上的表现优于现有的域适应方法。定量评估和可视化结果表明，该框架在多个指标上均取得了显著的提升。消融研究进一步强调了强大的数据增强对模型性能的显著影响，突显了从分布外数据中学习的重要性。作为无监督域适应在农业用地地块实例分割中的创新应用，该研究为农业遥感影像中的域迁移提供了新的方法，使农业用地地块的分割更加准确，具有重要的现实意义。

此外，研究团队还提出了两种数据增强方法：CutMatch（CM）和LeakyMask（LM）。这些方法能够有效解决密集分布农业用地地块的分割问题，并增强模型对不同场景和传感器条件下农业用地地块的适应能力。通过这些方法，研究团队能够提高模型在复杂场景下的性能，使农业用地地块的提取更加准确。

在研究过程中，团队还对不同域之间的差异进行了深入分析。研究指出，跨域农业用地地块实例分割面临的主要挑战包括农业用地地块的形状和大小差异，以及光谱和纹理特征的不一致性。因此，UDA-FT框架通过引入对抗学习和一致性互学习机制，能够有效应对这些挑战，提高模型的泛化能力和适应性。

研究还强调，农业用地地块的提取不仅需要考虑空间和光谱特征，还需要结合纹理和形状信息。因此，构建多样化和具有代表性的数据集对于模型的训练和评估至关重要。通过跨场景和跨传感器数据集的构建，研究团队能够全面评估模型在不同条件下的适应能力和性能表现。

在模型实现方面，所有模型均基于PyTorch框架进行编译。研究团队使用了两块NVIDIA GeForce RTX 3090Ti GPU进行训练，每块GPU拥有24GB的内存。第一阶段的训练涉及在源域数据上的传统监督学习，训练参数和协议如下：最大迭代次数设置为30,000次，初始学习率设定为0.02，并在训练的前1000次中采用预热策略。随后，模型采用逐步调整的学习率策略，以提高训练效率和模型性能。

实验结果显示，UDA-FT框架在跨场景和跨传感器数据集上的表现优于现有的域适应方法。定量评估和可视化结果表明，该框架在多个指标上均取得了显著的提升。消融研究进一步强调了强大的数据增强对模型性能的显著影响，突显了从分布外数据中学习的重要性。作为无监督域适应在农业用地地块实例分割中的创新应用，该研究为农业遥感影像中的域迁移提供了新的方法，使农业用地地块的分割更加准确，具有重要的现实意义。

此外，研究团队还提出了两种数据增强方法：CutMatch（CM）和LeakyMask（LM）。这些方法能够有效解决密集分布农业用地地块的分割问题，并增强模型对不同场景和传感器条件下农业用地地块的适应能力。通过这些方法，研究团队能够提高模型在复杂场景下的性能，使农业用地地块的提取更加准确。

在研究过程中，团队还对不同域之间的差异进行了深入分析。研究指出，跨域农业用地地块实例分割面临的主要挑战包括农业用地地块的形状和大小差异，以及光谱和纹理特征的不一致性。因此，UDA-FT框架通过引入对抗学习和一致性互学习机制，能够有效应对这些挑战，提高模型的泛化能力和适应性。

研究还强调，农业用地地块的提取不仅需要考虑空间和光谱特征，还需要结合纹理和形状信息。因此，构建多样化和具有代表性的数据集对于模型的训练和评估至关重要。通过跨场景和跨传感器数据集的构建，研究团队能够全面评估模型在不同条件下的适应能力和性能表现。

在模型实现方面，所有模型均基于PyTorch框架进行编译。研究团队使用了两块NVIDIA GeForce RTX 3090Ti GPU进行训练，每块GPU拥有24GB的内存。第一阶段的训练涉及在源域数据上的传统监督学习，训练参数和协议如下：最大迭代次数设置为30,000次，初始学习率设定为0.02，并在训练的前1000次中采用预热策略。随后，模型采用逐步调整的学习率策略，以提高训练效率和模型性能。

实验结果显示，UDA-FT框架在跨场景和跨传感器数据集上的表现优于现有的域适应方法。定量评估和可视化结果表明，该框架在多个指标上均取得了显著的提升。消融研究进一步强调了强大的数据增强对模型性能的显著影响，突显了从分布外数据中学习的重要性。作为无监督域适应在农业用地地块实例分割中的创新应用，该研究为农业遥感影像中的域迁移提供了新的方法，使农业用地地块的分割更加准确，具有重要的现实意义。

此外，研究团队还提出了两种数据增强方法：CutMatch（CM）和LeakyMask（LM）。这些方法能够有效解决密集分布农业用地地块的分割问题，并增强模型对不同场景和传感器条件下农业用地地块的适应能力。通过这些方法，研究团队能够提高模型在复杂场景下的性能，使农业用地地块的提取更加准确。

在研究过程中，团队还对不同域之间的差异进行了深入分析。研究指出，跨域农业用地地块实例分割面临的主要挑战包括农业用地地块的形状和大小差异，以及光谱和纹理特征的不一致性。因此，UDA-FT框架通过引入对抗学习和一致性互学习机制，能够有效应对这些挑战，提高模型的泛化能力和适应性。

研究还强调，农业用地地块的提取不仅需要考虑空间和光谱特征，还需要结合纹理和形状信息。因此，构建多样化和具有代表性的数据集对于模型的训练和评估至关重要。通过跨场景和跨传感器数据集的构建，研究团队能够全面评估模型在不同条件下的适应能力和性能表现。

在模型实现方面，所有模型均基于PyTorch框架进行编译。研究团队使用了两块NVIDIA GeForce RTX 3090Ti GPU进行训练，每块GPU拥有24GB的内存。第一阶段的训练涉及在源域数据上的传统监督学习，训练参数和协议如下：最大迭代次数设置为30,000次，初始学习率设定为0.02，并在训练的前1000次中采用预热策略。随后，模型采用逐步调整的学习率策略，以提高训练效率和模型性能。

实验结果显示，UDA-FT框架在跨场景和跨传感器数据集上的表现优于现有的域适应方法。定量评估和可视化结果表明，该框架在多个指标上均取得了显著的提升。消融研究进一步强调了强大的数据增强对模型性能的显著影响，突显了从分布外数据中学习的重要性。作为无监督域适应在农业用地地块实例分割中的创新应用，该研究为农业遥感影像中的域迁移提供了新的方法，使农业用地地块的分割更加准确，具有重要的现实意义。

此外，研究团队还提出了两种数据增强方法：CutMatch（CM）和LeakyMask（LM）。这些方法能够有效解决密集分布农业用地地块的分割问题，并增强模型对不同场景和传感器条件下农业用地地块的适应能力。通过这些方法，研究团队能够提高模型在复杂场景下的性能，使农业用地地块的提取更加准确。

在研究过程中，团队还对不同域之间的差异进行了深入分析。研究指出，跨域农业用地地块实例分割面临的主要挑战包括农业用地地块的形状和大小差异，以及光谱和纹理特征的不一致性。因此，UDA-FT框架通过引入对抗学习和一致性互学习机制，能够有效应对这些挑战，提高模型的泛化能力和适应性。

研究还强调，农业用地地块的提取不仅需要考虑空间和光谱特征，还需要结合纹理和形状信息。因此，构建多样化和具有代表性的数据集对于模型的训练和评估至关重要。通过跨场景和跨传感器数据集的构建，研究团队能够全面评估模型在不同条件下的适应能力和性能表现。

在模型实现方面，所有模型均基于PyTorch框架进行编译。研究团队使用了两块NVIDIA GeForce RTX 3090Ti GPU进行训练，每块GPU拥有24GB的内存。第一阶段的训练涉及在源域数据上的传统监督学习，训练参数和协议如下：最大迭代次数设置为30,000次，初始学习率设定为0.02，并在训练的前1000次中采用预热策略。随后，模型采用逐步调整的学习率策略，以提高训练效率和模型性能。

实验结果显示，UDA-FT框架在跨场景和跨传感器数据集上的表现优于现有的域适应方法。定量评估和可视化结果表明，该框架在多个指标上均取得了显著的提升。消融研究进一步强调了强大的数据增强对模型性能的显著影响，突显了从分布外数据中学习的重要性。作为无监督域适应在农业用地地块实例分割中的创新应用，该研究为农业遥感影像中的域迁移提供了新的方法，使农业用地地块的分割更加准确，具有重要的现实意义。

此外，研究团队还提出了两种数据增强方法：CutMatch（CM）和LeakyMask（LM）。这些方法能够有效解决密集分布农业用地地块的分割问题，并增强模型对不同场景和传感器条件下农业用地地块的适应能力。通过这些方法，研究团队能够提高模型在复杂场景下的性能，使农业用地地块的提取更加准确。

在研究过程中，团队还对不同域之间的差异进行了深入分析。研究指出，跨域农业用地地块实例分割面临的主要挑战包括农业用地地块的形状和大小差异，以及光谱和纹理特征的不一致性。因此，UDA-FT框架通过引入对抗学习和一致性互学习机制，能够有效应对这些挑战，提高模型的泛化能力和适应性。

研究还强调，农业用地地块的提取不仅需要考虑空间和光谱特征，还需要结合纹理和形状信息。因此，构建多样化和具有代表性的数据集对于模型的训练和评估至关重要。通过跨场景和跨传感器数据集的构建，研究团队能够全面评估模型在不同条件下的适应能力和性能表现。

在模型实现方面，所有模型均基于PyTorch框架进行编译。研究团队使用了两块NVIDIA GeForce RTX 3090Ti GPU进行训练，每块GPU拥有24GB的内存。第一阶段的训练涉及在源域数据上的传统监督学习，训练参数和协议如下：最大迭代次数设置为30,000次，初始学习率设定为0.02，并在训练的前1000次中采用预热策略。随后，模型采用逐步调整的学习率策略，以提高训练效率和模型性能。

实验结果显示，UDA-FT框架在跨场景和跨传感器数据集上的表现优于现有的域适应方法。定量评估和可视化结果表明，该框架在多个指标上均取得了显著的提升。消融研究进一步强调了强大的数据增强对模型性能的显著影响，突显了从分布外数据中学习的重要性。作为无监督域适应在农业用地地块实例分割中的创新应用，该研究为农业遥感影像中的域迁移提供了新的方法，使农业用地地块的分割更加准确，具有重要的现实意义。

此外，研究团队还提出了两种数据增强方法：CutMatch（CM）和LeakyMask（LM）。这些方法能够有效解决密集分布农业用地地块的分割问题，并增强模型对不同场景和传感器条件下农业用地地块的适应能力。通过这些方法，研究团队能够提高模型在复杂场景下的性能，使农业用地地块的提取更加准确。

在研究过程中，团队还对不同域之间的差异进行了深入分析。研究指出，跨域农业用地地块实例分割面临的主要挑战包括农业用地地块的形状和大小差异，以及光谱和纹理特征的不一致性。因此，UDA-FT框架通过引入对抗学习和一致性互学习机制，能够有效应对这些挑战，提高模型的泛化能力和适应性。

研究还强调，农业用地地块的提取不仅需要考虑空间和光谱特征，还需要结合纹理和形状信息。因此，构建多样化和具有代表性的数据集对于模型的训练和评估至关重要。通过跨场景和跨传感器数据集的构建，研究团队能够全面评估模型在不同条件下的适应能力和性能表现。

在模型实现方面，所有模型均基于PyTorch框架进行编译。研究团队使用了两块NVIDIA GeForce RTX 3090Ti GPU进行训练，每块GPU拥有24GB的内存。第一阶段的训练涉及在源域数据上的传统监督学习，训练参数和协议如下：最大迭代次数设置为30,000次，初始学习率设定为0.02，并在训练的前1000次中采用预热策略。随后，模型采用逐步调整的学习率策略，以提高训练效率和模型性能。

实验结果显示，UDA-FT框架在跨场景和跨传感器数据集上的表现优于现有的域适应方法。定量评估和可视化结果表明，该框架在多个指标上均取得了显著的提升。消融研究进一步强调了强大的数据增强对模型性能的显著影响，突显了从分布外数据中学习的重要性。作为无监督域适应在农业用地地块实例分割中的创新应用，该研究为农业遥感影像中的域迁移提供了新的方法，使农业用地地块的分割更加准确，具有重要的现实意义。

此外，研究团队还提出了两种数据增强方法：CutMatch（CM）和LeakyMask（LM）。这些方法能够有效解决密集分布农业用地地块的分割问题，并增强模型对不同场景和传感器条件下农业用地地块的适应能力。通过这些方法，研究团队能够提高模型在复杂场景下的性能，使农业用地地块的提取更加准确。

在研究过程中，团队还对不同域之间的差异进行了深入分析。研究指出，跨域农业用地地块实例分割面临的主要挑战包括农业用地地块的形状和大小差异，以及光谱和纹理特征的不一致性。因此，UDA-FT框架通过引入对抗学习和一致性互学习机制，能够有效应对这些挑战，提高模型的泛化能力和适应性。

研究还强调，农业用地地块的提取不仅需要考虑空间和光谱特征，还需要结合纹理和形状信息。因此，构建多样化和具有代表性的数据集对于模型的训练和评估至关重要。通过跨场景和跨传感器数据集的构建，研究团队能够全面评估模型在不同条件下的适应能力和性能表现。

在模型实现方面，所有模型均基于PyTorch框架进行编译。研究团队使用了两块NVIDIA GeForce RTX 3090Ti GPU进行训练，每块GPU拥有24GB的内存。第一阶段的训练涉及在源域数据上的传统监督学习，训练参数和协议如下：最大迭代次数设置为30,000次，初始学习率设定为0.02，并在训练的前1000次中采用预热策略。随后，模型采用逐步调整的学习率策略，以提高训练效率和模型性能。

实验结果显示，UDA-FT框架在跨场景和跨传感器数据集上的表现优于现有的域适应方法。定量评估和可视化结果表明，该框架在多个指标上均取得了显著的提升。消融研究进一步强调了强大的数据增强对模型性能的显著影响，突显了从分布外数据中学习的重要性。作为无监督域适应在农业用地地块实例分割中的创新应用，该研究为农业遥感影像中的域迁移提供了新的方法，使农业用地地块的分割更加准确，具有重要的现实意义。

此外，研究团队还提出了两种数据增强方法：CutMatch（CM）和LeakyMask（LM）。这些方法能够有效解决密集分布农业用地地块的分割问题，并增强模型对不同场景和传感器条件下农业用地地块的适应能力。通过这些方法，研究团队能够提高模型在复杂场景下的性能，使农业用地地块的提取更加准确。

在研究过程中，团队还对不同域之间的差异进行了深入分析。研究指出，跨域农业用地地块实例分割面临的主要挑战包括农业用地地块的形状和大小差异，以及光谱和纹理特征的不一致性。因此，UDA-FT框架通过引入对抗学习和一致性互学习机制，能够有效应对这些挑战，提高模型的泛化能力和适应性。

研究还强调，农业用地地块的提取不仅需要考虑空间和光谱特征，还需要结合纹理和形状信息。因此，构建多样化和具有代表性的数据集对于模型的训练和评估至关重要。通过跨场景和跨传感器数据集的构建，研究团队能够全面评估模型在不同条件下的适应能力和性能表现。

在模型实现方面，所有模型均基于PyTorch框架进行编译。研究团队使用了两块NVIDIA GeForce RTX 3090Ti GPU进行训练，每块GPU拥有24GB的内存。第一阶段的训练涉及在源域数据上的传统监督学习，训练参数和协议如下：最大迭代次数设置为30,000次，初始学习率设定为0.02，并在训练的前1000次中采用预热策略。随后，模型采用逐步调整的学习率策略，以提高训练效率和模型性能。

实验结果显示，UDA-FT框架在跨场景和跨传感器数据集上的表现优于现有的域适应方法。定量评估和可视化结果表明，该框架在多个指标上均取得了显著的提升。消融研究进一步强调了强大的数据增强对模型性能的显著影响，突显了从分布外数据中学习的重要性。作为无监督域适应在农业用地地块实例分割中的创新应用，该研究为农业遥感影像中的域迁移提供了新的方法，使农业用地地块的分割更加准确，具有重要的现实意义。

此外，研究团队还提出了两种数据增强方法：CutMatch（CM）和LeakyMask（LM）。这些方法能够有效解决密集分布农业用地地块的分割问题，并增强模型对不同场景和传感器条件下农业用地地块的适应能力。通过这些方法，研究团队能够提高模型在复杂场景下的性能，使农业用地地块的提取更加准确。

在研究过程中，团队还对不同域之间的差异进行了深入分析。研究指出，跨域农业用地地块实例分割面临的主要挑战包括农业用地地块的形状和大小差异，以及光谱和纹理特征的不一致性。因此，UDA-FT框架通过引入对抗学习和一致性互学习机制，能够有效应对这些挑战，提高模型的泛化能力和适应性。

研究还强调，农业用地地块的提取不仅需要考虑空间和光谱特征，还需要结合纹理和形状信息。因此，构建多样化和具有代表性的数据集对于模型的训练和评估至关重要。通过跨场景和跨传感器数据集的构建，研究团队能够全面评估模型在不同条件下的适应能力和性能表现。

在模型实现方面，所有模型均基于PyTorch框架进行编译。研究团队使用了两块NVIDIA GeForce RTX 3090Ti GPU进行训练，每块GPU拥有24GB的内存。第一阶段的训练涉及在源域数据上的传统监督学习，训练参数和协议如下：最大迭代次数设置为30,000次，初始学习率设定为0.02，并在训练的前1000次中采用预热策略。随后，模型采用逐步调整的学习率策略，以提高训练效率和模型性能。

实验结果显示，UDA-FT框架在跨场景和跨传感器数据集上的表现优于现有的域适应方法。定量评估和可视化结果表明，该框架在多个指标上均取得了显著的提升。消融研究进一步强调了强大的数据增强对模型性能的显著影响，突显了从分布外数据中学习的重要性。作为无监督域适应在农业用地地块实例分割中的创新应用，该研究为农业遥感影像中的域迁移提供了新的方法，使农业用地地块的分割更加准确，具有重要的现实意义。

此外，研究团队还提出了两种数据增强方法：CutMatch（CM）和LeakyMask（LM）。这些方法能够有效解决密集分布农业用地地块的分割问题，并增强模型对不同场景和传感器条件下农业用地地块的适应能力。通过这些方法，研究团队能够提高模型在复杂场景下的性能，使农业用地地块的提取更加准确。

在研究过程中，团队还对不同域之间的差异进行了深入分析。研究指出，跨域农业用地地块实例分割面临的主要挑战包括农业用地地块的形状和大小差异，以及光谱和纹理特征的不一致性。因此，UDA-FT框架通过引入对抗学习和一致性互学习机制，能够有效应对这些挑战，提高模型的泛化能力和适应性。

研究还强调，农业用地地块的提取不仅需要考虑空间和光谱特征，还需要结合纹理和形状信息。因此，构建多样化和具有代表性的数据集对于模型的训练和评估至关重要。通过跨场景和跨传感器数据集的构建，研究团队能够全面评估模型在不同条件