基于深度学习SE-ResNet模型的皖江洪水调蓄区湿地类型遥感识别

于梦琴; 季青; 张志明; 王伟; 林跃胜; 姚有如; 刘娜娜

doi:10.13878/j.cnki.jnuist.20241225003

南京信息工程大学学报 ›› 2025, Vol. 17 ›› Issue (06) : 893 -904. DOI: 10.13878/j.cnki.jnuist.20241225003

基于深度学习SE-ResNet模型的皖江洪水调蓄区湿地类型遥感识别

于梦琴, 季青, 张志明, 王伟, 林跃胜, 姚有如, 刘娜娜

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摘要

由于湿地类别多样且结构复杂，湿地遥感分类识别极具挑战.为了快速、准确地遥感识别湿地类型，本文以皖江洪水调蓄区为研究区，基于Sentinel-2影像获取的光谱特征、植被和水体指数特征以及纹理特征构建样本集，引入深度学习压缩-激发与残差网络(SE＿ResNet)模型开展湿地类型遥感识别研究.结果显示，SE-ResNet模型湿地类型识别显著优于传统监督分类最大似然法和机器学习随机森林法，总体精度分别提高19.00个百分点和10.25个百分点，达到了94%,Kappa系数达到0.90.SE-ResNet模型可以精细识别出不同湿地类型，特别是河流湿地、洪泛平原湿地和淡水湖湿地，识别结果比全球30 m湿地数据产品(GWL＿FCS30)和湖泊型流域自然-人文综合数据集(CODCLAB)更为精细和准确.