Remote Sensing Technology and Application, Volume. 40, Issue 4, 923(2025)

A Review of Wetland Classification with High-resolution Remote Sensing Image based on Deep Learning

Jing YANG1,2, Hui ZHAO1、*, Yaohua LUO2,3, and Jundi WANG1,2
Author Affiliations
  • 1Institute of Mountain Hazards and Environment, Chinese Academy of Sciences, Chengdu610299,China
  • 2College of Computer Science and Cyber Security(Oxford Brookes College), Chengdu University of Technology, Chengdu610059,China
  • 3Key Lab of Earth Exploration & Infomation Techniques of Ministry Education, Chengdu University of Technology, Chengdu610059,China
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    Figures & Tables(6)
    Wetland mapping based on DNN model
    Convolutional Neural Network
    Integrated deep learning model framework[66]
    Generative Adversarial Network
    • Table 1. Commonly used high-resolution image satellite parameters in deep learning

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      Table 1. Commonly used high-resolution image satellite parameters in deep learning

      卫星名称发射年份空间分辨率/m轨道高度/km卫星国别应用案例
      GF-12013年

      全色影像:2

      多光谱影像:8

      645中国沼泽湿地植被分类[35]
      GF-22014年

      全色影像:0.81

      多光谱影像:3.24

      631中国滨海湿地植被分类[19]
      GF-62018年全色影像:2645中国红树林湿地制图[36]
      多光谱影像:8
      GF-72019年全色影像:0.5506中国红树林湿地制图[37]
      多光谱影像:2
      北京二号2015年全色影像:0.8651中国红树林湿地制图[37]
      多光谱影像:3.2
      北京三号2021年全色影像:0.5600中国红树林湿地制图[37]
      多光谱影像:2
      高景一号2016年全色影像:0.5530中国红树林湿地制图[37]
      多光谱影像:2
      资源三号01星2012年全色影像:2506中国红树林湿地制图[36]
      多光谱影像:8
      资源三号02星2016年全色影像:2505中国湿地植物物种分类[38]
      多光谱影像:8
      吉林一号2015年

      全色影像:0.72

      多光谱影像:2.88

      650中国海珠湖湿地植被分类[33]
      IKONOS1999年

      全色影像:1

      多光谱影像:4

      681美国草本湿地植被分类[27]
      QuickBird2001年

      全色影像:0.61

      多光谱影像:2.44

      482美国淡水湖泊湿地植被分类[39]
      WorldView-22009年

      全色影像:0.46

      多光谱影像:1.84

      770美国沼泽湿地植被分类[26]
      WorldView-32014年

      全色影像:0.31

      多光谱影像:1.24

      617美国森林湿地洪泛区制图[40]
      RapidEye2008年多光谱影像:5630德国湿地分类制图[41]
      SPOT-62012年

      全色影像:1.5

      多光谱影像:6

      694法国人工湿地浮游植物监测[42]
    • Table 2. Characteristics of wetland classification methods in deep learning high-resolution images

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      Table 2. Characteristics of wetland classification methods in deep learning high-resolution images

      神经网络代表性分类算法优点缺点
      判别模型深度神经网络DNN相比传统方法优势并不明显以向量形式输入特征,不考虑影像结构,样本需求量大
      卷积神经网络CNN可以减少光谱相似引起的湿地类别之间的混淆,分类精度较高样本需求量大
      AlexNet、VGG、Xception、ResNet、Inception网络层数深,处理复杂的湿地分类表现优异样本需求量大,分类精度依赖于神经网络的层数
      SRCNN、FSRCNN提高图像分辨率,恢复图像的光谱和空间细节分类精度依赖于所构建的斑块的大小
      UNet、DeepLab实现像素级分割、适用于大范围湿地制图,具有较少的“椒盐”效应样本需求量大
      RegNet处理复杂影像效果显著样本需求量大
      生成模型生成对抗网络GAN样本需求量少模型不好收敛
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    Jing YANG, Hui ZHAO, Yaohua LUO, Jundi WANG. A Review of Wetland Classification with High-resolution Remote Sensing Image based on Deep Learning[J]. Remote Sensing Technology and Application, 2025, 40(4): 923

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    Paper Information

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    Received: Aug. 20, 2024

    Accepted: --

    Published Online: Aug. 26, 2025

    The Author Email: Hui ZHAO (zhaohui@imde.ac.cn)

    DOI:10.11873/j.issn.1004-0323.2025.4.0923

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