基于深度学习的红树林遥感图像信息提取的研究

来源：计算机应用与软件杂志2026年第1期北京时间：

作者：杨春月，王修信,

摘要：红树林是生态环境系统的重要组成部分，对于保护和净化环境具有重要作用。由于过度开发等原因导致红树林的生存环境严重受损，因此监测红树林的状况十分重要。针对深度学习模型从遥感图像提取红树林信息性能较差的问题，结合Shuffle Transformer和卷积神经网络的优势，加入ASPP Embedding模块提取特征信息和跳跃注意力融合深层特征与浅层特征提取遥感图像中红树林信息。结果表明，提出的模型对红树林信息提取的精度为97.64%，相比U-Net网络提高了1.38百分点，实验结果证明此方法在红树林遥感图像信息提取中具有比较大的优势。

关键词：红树林, 遥感图像, 深度学习, Transformer, 空洞卷积, 信息提取