基于Trans-MLP模型的若尔盖湿地景观组分提取研究

摘要

若尔盖湿地作为中国最大的高原沼泽湿地分布区，具有丰富的野生动植物资源和重要的生态功能。然而，湿地景观组分复杂且分布零散，传统的分类方法在处理这类数据时面临挑战。为了解决此问题，笔者提出了一种Trans-MLP模型，实现湿地景观组分提取。首先，从遥感数据提取空间特征，以丰富数据特征信息；其次，设计了一个由Transformer模块和多层感知机结构组成的网络模型；最后，将提取的光谱和空间特征信息输入模型，完成对若尔盖湿地像素级的分类。研究表明：2021年与2023年若尔盖湿地实验数据总体精度分别为99.1%和99.2%，相比于仅使用单一的光谱特征提升了约2%，且分类结果更符合地物真实情况；选择的两种对比模型VGG19和ResNet50模型的总体精度在95.9%～96.5%之间，笔者所提分类模型总体效果优于对比模型。综上所述，结合光谱-空间特征输入的Trans-MLP模型在若尔盖湿地景观组分提取中具有较高的应用潜力，为湿地保护和管理提供了有力的技术支持。

关键词

若尔盖湿地 / 景观组分 / 空间特征 / 多头自注意力 / 多层感知机