高空间分辨率遥感影像填海造地识别方法研究

陈筱佑; 巫建伟; 宁小禾; 王梦辰; 刘建华

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高空间分辨率遥感影像填海造地识别方法研究

3S技术应用 | 更新时间：2026-08-11

- 高空间分辨率遥感影像填海造地识别方法研究
- 高空间分辨率遥感影像填海造地识别方法研究
- 地理空间信息 2025年23卷第1期页码：85-89
- 作者机构：
  
  1. 北京建筑大学移动地理空间大数据云服务创新团队测绘与城市空间信息学院
  2. 自然资源部第三海洋研究所
  3. 城市空间信息工程北京市重点实验室北京市测绘设计研究院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  北京市测绘设计研究院城市空间信息工程北京市重点实验室资助项目（20220112）;北京建筑大学教育科学研究重点资助项目（Y2111）;北京市高等教育学会重点资助项目（ZD202244）;遥感科学与技术专业面向对象程序设计实习课程拔尖创新人才培养实践基地建设航天宏图信息技术股份有限公司资助项目（230902313215719）
- DOI：
  中图分类号： P756.8;P715.7
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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陈筱佑, 巫建伟, 宁小禾, 等. 高空间分辨率遥感影像填海造地识别方法研究[J]. 地理空间信息, 2025,23(1):85-89.

陈筱佑, 巫建伟, 宁小禾, et al. 高空间分辨率遥感影像填海造地识别方法研究[J]. 2025, 23(1): 85-89.
陈筱佑, 巫建伟, 宁小禾, 等. 高空间分辨率遥感影像填海造地识别方法研究[J]. 地理空间信息, 2025,23(1):85-89. DOI：

陈筱佑, 巫建伟, 宁小禾, et al. 高空间分辨率遥感影像填海造地识别方法研究[J]. 2025, 23(1): 85-89. DOI：

摘要

以空间分辨率为0.54 m的沿海地区卫星遥感影像为数据源，根据填海造地地块时序化监管的几何与光谱特征分析结果将其分类为围而未填、填而未用、已填已用（有建筑设施） 3种类型，构建与海岸线填海造地影像目标类型适配的谱系化深度学习特征样本库；再利用训练的多尺度粒度实例分割网络模型（MS-CNN）对该类地块进行识别，同时对比2012—2022年3个局部区域的变化影像图，以分析填海造地不同时期的识别效果。结果表明，MS-CNN能较好地识别填海造地，地块识别结果精确率为93.26%，召回率为91.73%

F1-score为92.5%，提高了填海地块全局和局部尺度粒度的特征表达能力，改善了光谱异质性高等因素导致的多尺度共生目标错漏检问题，为填海造地识别监测提供了一种准确可行的方法。

Abstract

关键词

Keywords

references

刘恒恒,张春森,葛英伟,史书.多尺度特征融合深度学习建筑物的提取方法[J].地理空间信息,2022(02).

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