本研究針對生產(chǎn)建設(shè)項(xiàng)目擾動(dòng)圖斑這一對象，從目標(biāo)識(shí)別和變化檢測兩種思路出發(fā)，分析單時(shí)相和多時(shí)相遙感影像的生產(chǎn)建設(shè)項(xiàng)目擾動(dòng)圖斑鄰域、時(shí)序等圖像特征，分別建立目標(biāo)識(shí)別和變化檢測生產(chǎn)建設(shè)項(xiàng)目擾動(dòng)圖斑數(shù)據(jù)集。確定目標(biāo)識(shí)別和變化檢測擾動(dòng)圖斑識(shí)別策略，篩選最優(yōu)深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練評估超參數(shù)，對比Unet、Unet++、Unet3+深度學(xué)習(xí)語義分割模型精度評價(jià)指標(biāo)，研究生產(chǎn)建設(shè)項(xiàng)目擾動(dòng)圖斑的自動(dòng)快速識(shí)別技術(shù)，提出最優(yōu)擾動(dòng)圖斑識(shí)別策略，以期為生產(chǎn)建設(shè)項(xiàng)目擾動(dòng)圖斑自動(dòng)識(shí)別分類、提取提供技術(shù)支撐。