南京林业大学学报(自然科学版)

作者：王旭,高心丹

单位：东北林业大学计算机与控制工程学院, 黑龙江 哈尔滨 150040

关键词：植被覆盖度(FVC),叶面积指数(LAI),生态质量指数(EQI),视觉状态空间模型,Vmamba,扎龙湿地

基金：黑龙江省第二批“揭榜挂帅”科技攻关项目(2021ZXJ05A01-04)

【目的】研究芦苇(Phragmites australis)湿地土地类型变化、监测覆被特征,为湿地保护和开发提供参考。【方法】基于2017—2023年9月扎龙湿地Sentinel-2遥感影像,制作了包含湖泊、芦苇地、建筑地、耕地、盐碱地5种土地类型的遥感影像数据集。通过视觉状态空间(visual state space model,Vmamba)联合注意力机制并结合水体指数NDWI生成水体掩膜对研究区进行信息提取,统计各土地类型的位置和面积变化信息。利用像元二分法提取植被覆盖度(fractional vegetation cover,FVC),计算叶面积指数(leaf area index,LAI)和生态质量指数(ecosystem quality index,EQI)。【结果】通过本研究提出的方法对研究区内分布信息进行提取,整体精度(overall accuracy,OA)为80.85%、平均交并比(mean intersection over union,MIoU)为71.59%,宏观平均F1值(macro-F1,MF1)为79.93%。2017—2023年,在扎龙湿地内湖泊、芦苇地的覆盖面积呈增加趋势;耕地、建筑地的覆盖面积呈减少趋势;盐碱地的覆盖面积呈波动趋势。植被覆盖度、生态质量指数先升高后降低,与中国气候公报内容基本一致。【结论】Vmamba联合注意力机制并结合水体掩膜的模型,在湿地信息提取方面效果良好,一定程度上提高土地利用分类与变化监测的精度。植被覆盖度、叶面积指数、生态质量指数的监测对湿地资源管理与可持续利用提供借鉴。

来源：2026年第2期

《南京林业大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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