时间：2026-02-12 分类：发表攻略
华中师范大学城市与环境科学学院田培团队在《水土保持学报》发表论文《水土保持措施识别与提取方法的研究进展》，该研究梳理了国内外水土保持措施识别与提取的各类方法，分析了现有技术的优势与不足，并结合人工智能技术发展趋势提出了研究展望，为精准获取水土保持措施因子值、核算水土保持碳汇能力提供了重要的方法支撑。
水土保持措施的精准识别与提取是土壤侵蚀模型构建、水土保持效益评价的关键基础，其措施类型分为工程、植物和耕作三类，配置模式复杂，获取详细信息难度较大。当前，水土保持措施信息的获取途径主要包括传统野外调查、卫星遥感影像和无人机近景摄影，对应的识别提取方法主要有目视解译、传统机器学习、面向对象分类及深度学习模型四大类。
早期的目视解译法虽能提供直观信息，但存在耗时费力、主观性强等问题，仅适用于小范围调查或作为辅助手段;传统机器学习方法如SVM、RF等实现了自动分类，却易出现“椒盐分类”等问题，泛化能力较差;面向对象分类方法结合了地物的光谱、形状等特征，提升了高分辨率影像的分类精度，与机器学习、深度学习结合后应用效果更佳;深度学习模型则能捕获复杂空间模式，经典CNN、改进型U-Net及语义分割网络等在梯田、淤地坝等提取中表现出高自动化和高准确度，不过存在对标签数据依赖大、训练成本高的问题。
研究发现，当前相关研究多聚焦于梯田、淤地坝等面状工程措施，蓄水池等点线状工程措施提取研究较少，植物措施多为整体提取，耕作措施的识别提取成果更是鲜见报道。
对此，团队指出，人工智能结合大数据技术是该领域的未来发展方向。后续可通过半监督、弱监督学习结合多模态学习获取高质量样本，实现点线状工程措施提取;将深度学习算法与面向对象分类结合，提升不同植物措施分类精度;同时加强耕作措施识别提取研究，并将特征融合、集成学习等技术应用于水土保持措施提取，进一步提高模型精度，为土壤侵蚀防治和水土保持工作提供更科学的技术支撑。
