本书为跨学科研究者提供红树林湿地遥感图像智能分析的理论方法与技术实践的专著。
红树林湿地作为海岸湿地中具有代表性的生态系统之一，对生态环境保护和可持续发展具有重大意义。本书针对现有的深度神经网络仍面临目标检测精度不高、特征提取能力有限、模型泛化性能弱及对复杂场景适应性差等关键难点问题，通过深入调研分析现有相关理论与技术的现状和发展趋势，以广西北海红树林湿地保护区为应用场景开展相关研究。首先，针对红树林湿地遥感图像数据集稀缺的关键基础问题，开展了构建高质量红树林湿地遥感图像数据库的数据基础工作；其次，针对红树林湿地遥感图像目标检测与识别技术研究中的三个关键难点技术问题，研究了基于多尺度融合注意力、多分支特征差异提取与非对称集成决策以及选择性注意力，提出了一系列创新性的红树林湿地遥感图像目标检测与识别方法；最后，通过实验验证了本书提出方法的有效性，为相关研究提供了系统化、实用性强的技术解决方案。
本书可以作为计算机视觉领域的科研工作者，以及红树林生态系统监测与保护的研究人员的学习和参考用书。

第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 红树林湿地遥感图像数据库现状
1.2.2 红树林湿地遥感图像语义分割研究现状
1.2.3 红树林湿地遥感图像变化检测研究现状
1.2.4 红树林湿地遥感图像树种识别研究现状
1.3 本研究的关键基础工作及难点问题
1.3.1 本研究的关键基础工作
1.3.2 本研究的主要难点问题
1.4 本研究的主要内容与贡献
第二章 红树林湿地遥感图像数据库构建
2.1 引言
2.2 卫星遥感图像与无人机遥感图像
2.3 遥感图像的获取与采集
2.3.1 遥感图像的来源
2.3.2 遥感图像的采集流程
2.3.3 遥感图像的采集规范与质量控制
2.4 遥感图像的预处理
2.4.1 图像校正
2.4.2 图像裁剪与重采样
2.4.3 图像去噪
2.4.4 图像增强
2.5 遥感图像的标注
2.5.1 用于语义分割的图像标注
2.5.2 用于变化检测的图像标注
2.5.3 用于树种识别的图像标注
2.6 数据存储与组织
2.6.1 图像存储格式
2.6.2 数据分层组织方式
2.7 数据质量控制
2.7.1 数据一致性检查
2.7.2 误差评估与修正
2.7.3 数据可靠性分析
2.8 构建红树林湿地遥感图像数据库
2.8.1 数据库展示
2.8.2 与现有数据集对比分析
2.9 本章小结
第三章 基于多尺度融合注意力的红树林湿地遥感图像语义分割方法
3.1 引言
3.2 相关方法
3.2.1 特征编码器与深度特征提取方法
3.2.2 多尺度信息融合方法
3.2.3 边界感知方法
3.3 红树林湿地卫星遥感图像特点及挑战
3.3.1 复杂的地物结构与异质性
3.3.2 背景干扰与目标相似性
3.3.3 目标边界模糊
3.4 基于多尺度融合注意力的红树林湿地遥感图像语义分割网络
3.4.1 总体网络结构
3.4.2 特征编码器模块
3.4.3 辅助边缘颈部模块
3.4.4 语义解码器模块
3.4.5 混合损失函数
3.5 实验结果与分析
3.5.1 实验数据集
3.5.2 实验参数设置及评价指标
3.5.3 对比实验
3.5.4 消融实验
3.6 本章小结
第四章 基于特征差异和感受野的红树林湿地遥感图像变化检测方法
4.1 引言
4.2 相关方法
4.2.1 基于特征差异的相关方法
4.2.2 基于感受野的相关方法
4.2.3 EDED骨干网
4.3 红树林湿地遥感图像特点及挑战
4.3.1 复杂的生态系统
4.3.2 潮汐影响明显
4.3.3 高湿度环境
4.3.4 丰富的水系结构
4.4 基于特征差异和感受野的红树林湿地遥感图像变化检测网络
4.4.1 总体网络结构
4.4.2 多分支特征差异提取模块
4.4.3 非对称集成决策模块
4.5 实验结果与分析
4.5.1 实验数据集
4.5.2 实验参数设置及评价指标
4.5.3 对比实验
4.5.4 消融实验
4.6 本章小结
第五章 基于选择性注意力的红树林湿地遥感图像树种识别方法
5.1 引言
5.2 相关方法
5.2.1 ASPP的多尺度特征提取方法
5.2.2 空间和通道重建卷积的轻量化特征提取方法
5.2.3 基于大选择核的特征提取方法
5.3 红树林湿地遥感图像特点及挑战
5.3.1 红树林湿地遥感图像特点
5.3.2 红树林湿地遥感图像挑战
5.4 基于选择性注意力的红树林湿地遥感图像树种识别网络
5.4.1 总体网络结构
5.4.2 基于增强型空间和通道细化的卷积模块
5.4.3 自适应选择性注意力模块
5.4.4 跨层次特征融合模块
5.5 实验结果与分析
5.5.1 实验数据集
5.5.2 实验参数设置及评价指标
5.5.3 图像预处理
5.5.4 对比实验
5.5.5 消融实验
5.6 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.1.1 构建了面向红树林湿地生态系统监测的大规模遥感图像数据库
6.1.2 提出了基于多尺度融合注意力的红树林湿地遥感图像语义分割方法
6.1.3 提出了基于特征差异和感受野的红树林湿地遥感图像变化检测方法
6.1.4 提出了基于选择性注意力的红树林湿地树种识别方法
6.2 展望
6.2.1 遥感数据库体量扩展与时序覆盖增强研究
6.2.2 多源数据与多模态融合研究
6.2.3 模型轻量化与实时性优化研究
6.2.4 小样本学习与迁移适应研究
6.2.5 时序动态分析与生态评估研究
参考文献

红树林湿地作为海岸湿 地中具有代表性的生态系统 之一，对生态环境的保护和 可持续发展具有重大意义。 目前，基于深度神经网络的 遥感图像处理技术在目标检 测与识别领域展现出巨大潜 力。然而，红树林湿地遥感 图像具有复杂性、多样性及 动态变化等特点，现有深度 神经网络在目标检测精度、 特征提取能力、模型泛化性 能以及对复杂场景的适应性 方面仍存在不足。 为系统解决上述技术难 题，本书以广西北海红树林 湿地为研究区域，围绕遥感 图像目标检测与识别中的关 键问题开展研究。本书共分 为六章。第一章综述了红树 林湿地遥感图像目标检测与 识别研究的背景、意义与现 状，分析了本研究的关键基 础工作与难点问题。第二章 构建了红树林湿地遥感图像 数据库，涵盖卫星遥感图像 和无人机遥感图像两大类数 据，包括三个数据集：语义 分割数据集、变化检测数据 集和树种识别数据集。第三 章提出了一种基于多尺度融 合注意力的红树林湿地遥感 图像语义分割方法，通过提 出的级联金字塔融合、多尺 度选择核注意力融合策略及 边缘强化机制，实现了对红 树林湿地遥感图像的精确语 义分割。第四章提出了一种 基于特征差异和感受野的红 树林湿地遥感图像变化检测 方法，通过设计多分支特征 差异提取模块与不对称集成 决策模块，实现了对红树林 湿地遥感图像变化特征的高 精度提取和检测。第五章提 出了基于选择性注意力的红 树林湿地遥感图像树种识别 方法，通过构建结合自适应 选择性注意力模块和跨层次 特征融合模块网络，提高了 复杂环境下红树林湿地树种 识别精度。第六章总结了本 书的研究成果，并对未来研 究方向进行展望。 在本书写作过程中，作 者参阅了大量国内外相关文 献，并从中受益良多；同时 ，还得到了导师、同学、同 事、朋友与家人的指导和帮 助，在此一并表示衷心的感 谢。 由于作者水平有限，书 中难免存在疏漏与不足，恳 请各位专家和读者批评指正 ，以期进一步改进和完善。 王鑫 2025年10月