基于深度学习语义分割模型的喀斯特山区灌木林地识别

向娟; 朱光兴; 李战军; 陈应龙; 李雪; 廖静; 廖汪齐; 石泳昌

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基于深度学习语义分割模型的喀斯特山区灌木林地识别

3S技术应用 | 更新时间：2026-08-11

- 基于深度学习语义分割模型的喀斯特山区灌木林地识别
- 基于深度学习语义分割模型的喀斯特山区灌木林地识别
- 地理空间信息 2025年23卷第12期页码：104-107
- 作者机构：
  
  1. 贵州省第二测绘院
  2. 贵州师范大学地理与环境科学学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  贵州省科技支撑项目（黔科合支撑[2023]一般175）
- DOI：
  中图分类号： TP18;P208;P237
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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向娟, 朱光兴, 李战军, 等. 基于深度学习语义分割模型的喀斯特山区灌木林地识别[J]. 地理空间信息, 2025,23(12):104-107.

向娟, 朱光兴, 李战军, et al. 基于深度学习语义分割模型的喀斯特山区灌木林地识别[J]. 2025, 23(12): 104-107.
向娟, 朱光兴, 李战军, 等. 基于深度学习语义分割模型的喀斯特山区灌木林地识别[J]. 地理空间信息, 2025,23(12):104-107. DOI：

向娟, 朱光兴, 李战军, et al. 基于深度学习语义分割模型的喀斯特山区灌木林地识别[J]. 2025, 23(12): 104-107. DOI：

摘要

深度学习技术的演进为地物分类领域开辟了创新路径，其中对林地类型的精准识别，在生态监测、植被资源调控以及环境保育工作中具有关键性应用价值。本研究在喀斯特山区生态背景下，通过ArcGIS Pro平台提供的深度学习模块，采用U-Net和Deeplabv3+模型针对贵州省思南县喀斯特地貌区的灌木林地实施自动化解译，创新性地开发出兼具高效性与精准度的山地灌木信息提取技术体系，以提高灌木林识别的自动化程度和精度，助力区域生态监测和资源管理。研究结果表明：Deeplabv3+模型在灌木林地的识别上优于U-Net模型，特别是与骨干模型为ResNet-50相结合，对于灌木林地的识别精度达到91.56%。本研究构建的智能识别框架展现出优异的模型泛化性能，其技术方案可跨区域迁移至同类型生态场景的植被分类任务，为复杂地貌区的生态资源数字化监管提供可复用的技术支撑体系。

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关键词

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