机器学习在湿地分类中的前沿进展：方法、应用与未来挑战综述

《ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW》：Advances in machine learning for wetland classification: a comprehensive survey of methods and applications

　　本文针对湿地生态系统面临的威胁及传统分类方法的局限性，系统综述了2018-2025年间机器学习（ML）与深度学习（DL）在湿地遥感分类中的最新进展。研究重点探讨了卷积神经网络（CNN）、Transformer和生成对抗网络（GAN）等关键技术，分析了多源数据融合策略及损失函数优化方案，并提出了小样本学习、Mamba网络等新兴技术路线，为解决湿地分类中的数据稀缺、标签噪声和模型泛化等挑战提供了实践指导与理论支撑。

　　

湿地作为地球上最富生物多样性的生态系统之一，在净化水质、蓄洪防旱、固碳调节等方面发挥着不可替代的作用。然而，随着城市化进程加快和气候变化加剧，全球湿地面积正以惊人速度萎缩，精准监测与保护刻不容缓。传统湿地分类依赖人工实地勘察，效率低下且难以实现大范围动态监测。近年来，随着对地观测技术的飞跃式发展，遥感技术为湿地研究提供了海量空间数据，但如何从这些复杂数据中精准提取湿地信息，仍面临光谱混淆、季节变异、数据标注成本高昂等科学难题。

在此背景下，发表于《Artificial Intelligence Review》的综述论文系统梳理了机器学习技术在湿地分类领域的前沿动态。研究团队通过PRISMA框架筛选了2018-2025年间70篇核心文献，首次构建了涵盖数据融合、模型架构、损失函数、评估指标的全链条技术图谱。该研究不仅对比了传统机器学习（如随机森林、支持向量机）与深度学习模型的性能差异，更创新性地引入了Transformer、Mamba网络等新兴架构在湿地复杂场景下的适应性分析。

关键技术方法方面，研究重点聚焦多源数据融合策略（像素级、特征级、决策级）、深度学习模型（CNN、U-Net、GAN、Transformer）的架构优化，以及针对湿地数据特性的损失函数设计（交叉熵损失、焦点损失、Dice损失等）。团队特别关注了高光谱影像（HSI）、多光谱影像（MSI）与合成孔径雷达（SAR）数据的协同利用，通过特征交互网络提升湿地植被精细分类能力。

研究结果揭示多项突破性进展：

1. 1.
   数据融合策略创新：特征级融合成为主流，如Jafarzadeh等通过图卷积网络（GCN）提取SAR数据空间特征与CNN提取MSI光谱特征的双流融合架构，将分类准确率提升至88%
2. 2.
   模型架构性能比较：Transformer在处理高光谱数据长程依赖问题上展现优势，在Yellow River Delta数据集上较3D-CNN提升4%准确率；而U-Net凭借编码器-解码器结构与跳跃连接，在湿地边界分割任务中达到92%平均交并比（IoU）
3. 3.
   跨场景泛化突破：Huang等设计的加权对抗域自适应网络，通过空间-光谱混合卷积网络（MCN）缓解源域与目标域间的分布偏移，在Yancheng湿地跨场景分类中较传统方法提升10%
4. 4.
   小样本学习实践：Su等提出的迭代半监督框架在每类仅2个标注样本条件下，仍实现87%分类精度，为标注资源匮乏区域提供可行方案
5. 5.
   损失函数优化：融合焦点损失与交叉熵的混合损失函数有效缓解湿地类别不平衡问题，在Segformer模型上显著提升少数类识别效果

讨论部分深入剖析了三重挑战的解决路径：针对数据稀缺问题，建议采用测试时训练（TTT）框架结合扩散模型生成合成数据；面对模型泛化需求，推荐Mamba网络替代Transformer以降低计算复杂度；对于多源数据异构性，提出基于PointNet++的点云与影像对齐方案。研究特别强调，未来应重点发展弱监督学习与自监督学习结合的新范式，通过对比学习挖掘无标注数据价值。

该综述的里程碑意义在于：首次系统构建了湿地智能分类的技术体系，为遥感与人工智能的跨学科融合提供理论框架；提出的Mamba网络、测试时训练等新兴技术路线，为湿地动态监测装备了更强算法引擎；建立的多源数据融合规范与评估指标体系，将推动湿地遥感向标准化、业务化方向发展。随着高分卫星星座与无人机网络的普及，这项研究奠定的技术基础将加速全球湿地保护从传统人工判读向智能感知的时代转型。