基于无人机的监测方法：通过改进的MaskSCFormer模型对Sonneratia apetala植物的单个树冠部分进行分割

《Forest Ecology and Management》：UAV-based monitoring of Sonneratia apetala through individual crown segmentation using improved MaskSCFormer model

　　个体树冠分割；红树 Sonneratia apetala；无人机影像；Swin-CNN融合网络；MaskSCFormer；F1分数；边界精度；多源数据融合；生态监测

　　
该研究针对红树林生态修复中的关键技术瓶颈——高精度个体树冠分割问题展开系统性探索。论文基于广东珠海淇澳岛的实地调查数据，通过整合多源无人机遥感信息与深度学习技术，构建了具有自主知识产权的智能分割系统，为红树林精准管理提供了新的技术范式。

一、研究背景与科学问题
红树林作为热带沿海生态系统的核心载体，其健康状况直接影响海岸带生态安全与碳汇能力。中国自1985年起引入秋茄树（Sonneratia apetala）进行人工造林，现有种植面积达2.2万公顷。然而传统监测手段存在三大技术痛点：首先，密集树冠导致光学影像重叠严重，常规图像处理技术难以准确定位个体树冠边界；其次，红树林生长环境具有高盐、低氧等特殊物理特性，地面测量存在技术障碍；再者，现有AI模型在复杂背景干扰下的泛化能力不足，特别是对重叠度超过60%的树冠分割精度显著下降。

二、技术创新与算法突破
研究团队首创性地构建了SCFNet混合特征网络，其技术架构包含三个核心创新模块：
1. 空间特征融合层：采用改进型Swin Transformer进行全局语义建模，通过12层滑动窗口机制捕捉树冠的多尺度空间特征。该设计有效解决了传统CNN局部特征提取导致的边界模糊问题。
2. 光谱细节增强模块：在Transformer架构基础上平行接入ResNet-101卷积网络，专门处理近红外波段（600-900nm）与短波红外波段（940-1300nm）的细微光谱差异。实验表明，该模块可使暗色调叶片区域的分割准确率提升23.6%。
3. 自适应门控机制：通过动态调整全局注意力权重与局部特征敏感度的组合比例，在叶隙率＞40%的复杂区域实现模型响应速度提升18.7%，同时保持边界识别精度（mIoU＞0.75）。

三、实验验证与性能突破
基于2023年采集的1.2万张多光谱无人机影像（分辨率5cm×5cm），研究团队构建了包含3.6万棵独立树冠的基准数据集。在三个关键性能指标上实现突破：
1. 边界识别精度：采用改进的边界敏感度评估算法（B-IoU），在秋茄树高度差异＞3米的场景下，分割边界与真实轮廓的均方根偏移量控制在0.28米以内，较传统方法（平均0.45米）提升38.9%。
2. 多尺度适应能力：通过引入可变窗口尺寸（32×32至128×128像素）的特征金字塔，成功实现不同重叠度（20%-90%）树冠的识别准确率波动范围控制在±1.2%以内。
3. 复杂环境鲁棒性：在模拟潮间带盐雾干扰的测试场景中，模型通过多光谱特征空间重构技术，将盐渍化区域（盐度＞12‰）的分割误差降低至0.15像素级。

四、生态应用价值与产业化路径
该研究成果已成功应用于珠江口红树林动态监测系统：
1. 碳汇计量：通过个体树冠分割数据，结合LAI（叶面积指数）与CHM（冠高模型）参数，建立单位面积碳储量计算公式（R2=0.893，RMSE=2.34g/m2），精度达国际领先水平。
2. 修复效果评估：创新提出"树冠健康度指数"（THI），整合冠幅、叶色指数、病虫害特征等12项参数，实现单株红树生长状态的量化评估，相关技术已纳入《红树林生态修复技术规程》（2025版）。
3. 智能巡检系统：集成模型与无人机自动巡检平台，开发出"飞巡-识别-分析-预警"全链条管理系统。在深圳福田红树林保护区试点中，实现98.7%的缺陷树识别准确率，巡检效率提升6.8倍。

五、技术迭代与未来方向
研究团队计划在以下方面进行技术升级：
1. 多模态数据融合：整合激光雷达点云数据（0.1m分辨率）与多光谱影像，开发三维树冠重建算法
2. 动态自适应优化：基于强化学习的模型参数调整机制，实现不同潮汐带环境下的自动适配
3. 生态效应模拟：构建包含个体树冠特征的红树林生态系统动力学模型，预测不同管理措施下的群落演变趋势

本研究为滨海湿地生态修复提供了可复制的技术模板，其核心创新点——混合架构特征网络与自适应门控机制——已被申请发明专利（专利号：ZL2025XXXXXX.X），相关软件著作权登记在案。目前该技术已在广东、广西等6个沿海省份的红树林保护区内部署应用，累计完成20万公顷区域的智能监测，支撑生态修复工程精准实施，预计可提升人工林养护效率40%以上，为全球红树林保护提供了中国方案。