利用高分二号影像提取红树林分布范围

王青青; 王永杰; 汪小渟; 刘善伟

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利用高分二号影像提取红树林分布范围

3S技术应用 | 更新时间：2026-05-30

- 利用高分二号影像提取红树林分布范围
- 利用高分二号影像提取红树林分布范围
- 地理空间信息 2026年24卷第5期页码：90-94
- 作者机构：
  
  1. 星际空间(天津)科技发展有限公司
  2. 中国石油大学(华东)
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号： P237
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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王青青, 王永杰, 汪小渟, 等. 利用高分二号影像提取红树林分布范围[J]. 地理空间信息, 2026,24(5):90-94.

王青青, 王永杰, 汪小渟, et al. 利用高分二号影像提取红树林分布范围[J]. 2026, 24(5): 90-94.
王青青, 王永杰, 汪小渟, 等. 利用高分二号影像提取红树林分布范围[J]. 地理空间信息, 2026,24(5):90-94. DOI：

王青青, 王永杰, 汪小渟, et al. 利用高分二号影像提取红树林分布范围[J]. 2026, 24(5): 90-94. DOI：

摘要

红树林在抵御海浪、净化海水、保护海岸线等方面具有重要作用，但其生态系统较简单，缓冲能力较弱，一旦遭受破坏很难恢复，因此加强红树林湿地监测，准确掌握红树林分布范围与群落构成，对海岸带生态平衡与湿地资源管理具有重要意义。采用面向对象、DeepLabV3+等方法开展了基于高分二号影像的红树林分布范围多特征提取方法对比研究，旨在全面评估机器学习与深度学习方法在红树林提取任务中的性能差异，深入分析不同网络架构的深度学习方法的适用性。结果表明，DeepLabV3+方法能更好地表达红树林的轮廓细节信息，更适用于复杂场景下的红树林分布范围提取。

Abstract

关键词

Keywords

references

吴玉琪,苏越,赵国帅,余文森,吴可欣,高雯娜,杨诺诚.基于无人机多光谱与PSPNet深度学习算法的红树林树种分类[J].林业勘察设计,2024(03).

奥勇,吴彦芸,张龙,唐冰倩.基于Sentinel-2数据的红树林快速提取方法[J].测绘科学,2024(07).

孟芳芳,许浩,方薇,张冬英,张文涛.基于改进DeepLabV3+网络的卫星遥感图像林地提取[J].光学技术,2023(06).

黄雨菲,路春燕,贾明明,王自立,苏越,苏艳琳.基于无人机影像与面向对象-深度学习的滨海湿地植物物种分类[J].生物多样性,2023(03).

蔚铭阁,芮小平,邹亚荣,张茜.基于CU-Net模型的红树林自动识别方法研究——以广东省珠海市淇澳岛为例[J].海洋学报,2023(03).

范航清,王文卿.中国红树林保育的若干重要问题[J].厦门大学学报(自然科学版),2017(03).

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