水生态环境遥感监测 | 浏览量:1431下载量:1403CSCD:0

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    • 基于Swin-UNet的高分辨率河湖岸线动态监测

    • Monitoring shoreline dynamics of rivers and lakes based on high-resolution satellite imagery and Swin-UNet Model

    • “湖南郴州研究团队基于Swin-UNet深度学习模型，构建了区域水体与河湖岸线识别方法，揭示了2015年—2025年河湖岸线动态变化特征，为河湖岸线资源管理与水生态保护提供参考。”
      • 角色：First author第一作者
      • 机构：

        中国科学院空天信息创新研究院 数字地球重点实验室, 北京 100094

        可持续发展大数据国际研究中心, 北京 100094

        中国科学院大学, 北京 100049

      • 邮箱：chenhao235@mails.ucas.ac.cn
      • 简介：陈浩，研究方向为水环境遥感。E-mail：chenhao235@mails.ucas.ac.cn

      陈浩

      123，
      • 角色：Corresponding author通信作者
      • 机构：

        中国科学院空天信息创新研究院 数字地球重点实验室, 北京 100094

        可持续发展大数据国际研究中心, 北京 100094

      • 邮箱：wuyh@aircas.ac.cn
      • 简介：吴艳红，研究方向为遥感水文。E-mail：wuyh@aircas.ac.cn

      吴艳红

      12 * ，
      • 机构：

        中国海洋大学 海洋技术学院, 青岛 266100

      郑思齐

      4，
      • 机构：

        中国海洋大学 海洋技术学院, 青岛 266100

      迟皓婧

      4，
      • 机构：

        中国科学院空天信息创新研究院 数字地球重点实验室, 北京 100094

        可持续发展大数据国际研究中心, 北京 100094

        中国科学院大学, 北京 100049

      滕烜恺

      123，
      • 机构：

        中国科学院空天信息创新研究院 数字地球重点实验室, 北京 100094

        可持续发展大数据国际研究中心, 北京 100094

        中国科学院大学, 北京 100049

      李俊生

      123
    • 2026年30卷第7期 页码：2053-2069  

    • DOI：10.11834/jrs.20265422    

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北京市农林科学院信息技术研究中心 农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室
中国科学院空天信息创新研究院 遥感与数字地球全国重点实验室
安徽农业大学 信息与人工智能学院