耕地地块识别： 通过深度学习技术，自动从高分辨率遥感影像中提取耕地地块的边界，实现高精度的耕地识别。
灌溉及排水工程识别： 识别农田中的灌溉和排水设施，为农田水利管理提供信息支持。
作物面积分布提取： 基于地区的物候信息和深度学习模型，提取主要作物（如大豆、玉米、水稻、小麦、油菜）的分布和面积，并进行精度校正。
非粮化监测： 识别可能由粮食作物改种为经济作物的地块，包括不同类型（如抛荒、挖塘养殖、种植苗木、种植经作等），为农田利用监管提供数据支持。
作物长势评估： 对主要农作物的生长状况进行评估，筛选出长势较差的地块，为农业管理提供决策依据。
作物估产： 通过提取关键物候期的遥感信息，结合作物分布和面积数据，利用估产模型进行综合分析，估计区域内作物的总产量。
种植面积计算： 利用遥感数据对特定种植物的面积进行统计计算，为土地利用规划和农业生产提供数据支持。
这些任务利用了遥感技术和深度学习算法，为农业生产和管理提供了有效的工具和手段，能够帮助农民和政府部门更好地进行农田管理、作物监测和产量预测。
