CN117011555B - 一种基于遥感图像识别的红树林生态检测方法 - Google Patents

一种基于遥感图像识别的红树林生态检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于遥感图像识别的红树林生态检测方法，属于图像处理技术领域，本发明中采集红树林生态区的遥感图像，先对遥感图像进行灰度处理和提取轮廓，得到轮廓图，轮廓图用于提取轮廓特征，遥感图像用于提取颜色特征，结合颜色特征和轮廓特征对红树林进行目标识别，从而确定红树林的面积，实现对红树林生态的监控和检测；本发明中通过颜色特征和轮廓特征来实现对红树林的目标识别，提高了红树林生态检测方法的检测精度。

Description

一种基于遥感图像识别的红树林生态检测方法
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，本发明提供了一种基于遥感图像识别的红树林生态检测方法。
背景技术
红树林是生长在热带、亚热带海岸潮间带，由红树植物为主体的常绿乔木或灌木组成的湿地木本植物群落，是热带、亚热带海岸带海陆交错区生产能力最高的海洋生态系统之一，在净化海水、防风消浪、维持生物多样性、固碳储碳等方面发挥着极为重要的作用。因此，对红树林生态检测至关重要，但是通过具体的人工测量，较难达到实时检测红树林生态的目的。
现有红树林生态检测方法通过采集红树林生态区的遥感图像，从而对遥感图像提取特征，再通过分类器进行分类，从而确定出遥感图像上红树林的分布情况。但现有红树林生态检测方法在提取遥感图像上特征时，提取的仅为单一特征，例如：植被指数特征或纹理特征，导致现有红树林生态检测方法精度不高。
发明内容
针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种基于遥感图像识别的红树林生态检测方法解决了现有红树林生态检测方法精度不高的问题。
为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：一种基于遥感图像识别的红树林生态检测方法，包括以下步骤：
S1、采集红树林生态区的遥感图像；
S2、对遥感图像进行灰度处理，得到灰度图；
S3、对灰度图提取轮廓，得到轮廓图；
S4、采用颜色特征提取单元对遥感图像进行处理，得到颜色特征；
S5、采用轮廓特征提取单元对轮廓图进行处理，得到轮廓特征；
S6、采用目标特征提取单元对颜色特征和轮廓特征进行处理，得到红树林目标区域；
S7、根据每张遥感图像上红树林目标区域的面积，得到红树林生态区中红树林的面积。
进一步地，所述S4中颜色特征提取单元包括：颜色增强层、第一注意力模块、乘法器U1、第一卷积层和第二卷积层；
所述颜色增强层的输入端作为颜色特征提取单元的输入端，其输出端分别与第一注意力模块的输入端和乘法器U1的第一输入端连接；所述乘法器U1的第二输入端与第一注意力模块的输出端连接，其输出端与第一卷积层的输入端连接；所述第二卷积层的输入端与第一卷积层的输出端连接，其输出端作为颜色特征提取单元的输出端。
上述进一步地方案的有益效果为：本发明中通过颜色增强层对遥感图像进行处理，从而增强遥感图像上红树林区域的特征数据，提高红树林生态检测精度，再将颜色增强层输出的特征图通过第一注意力模块计算出各个特征值的权重，从而自适应的增强或减弱颜色增强层输出的特征图。
进一步地，所述第一注意力模块包括：第三卷积层、最大池化层、平均池化层、第一Concat层和权重计算层；
所述第三卷积层的输入端作为第一注意力模块的输入端，其输出端分别与最大池化层的输入端和平均池化层的输入端连接；所述第一Concat层的输入端分别与最大池化层的输出端和平均池化层的输出端连接，其输出端与权重计算层的输入端连接；所述权重计算层的输出端作为第一注意力模块的输出端。
上述进一步地方案的有益效果为：在第一注意力模块中，先通过第三卷积层提取特征，再通过最大池化层提取出区域最大值和平均池化层提取出区域平均值，再通过第一Concat层将区域最大值和平均值进行拼接，从而通过权重计算层计算出权重矩阵，实现一种自适应特征增强方案。
进一步地，所述颜色增强层的表达式为：
，
，
，
其中，为颜色增强层输出的特征图上第i个像素点的R通道值，/>为颜色增强层输出的特征图上第i个像素点的G通道值，/>为颜色增强层输出的特征图上第i个像素点的B通道值，R i 为遥感图像上的第i个像素点的R通道值，G i 为遥感图像上的第i个像素点的G通道值，B i 为遥感图像上的第i个像素点的B通道值，R t 为遥感图像上红树林的目标R通道值，G t 为遥感图像上红树林的目标G通道值，B t 为遥感图像上红树林的目标B通道值。
上述进一步地方案的有益效果为：本发明通过将当前待检测的遥感图像上像素点的RGB通道值与红树林的目标RGB通道值进行比对，红树林为常绿植物，利用该点明显的颜色特征，当前待检测的遥感图像上与目标RGB通道值相似度高的像素点大概率为红树林区域上的像素点，而其他相似度低的像素点大概率为非红树林区域上的像素点，因此，本发明利用颜色上的相似程度，从而实现对遥感图像上数据的归一化，且实现对红树林区域的颜色数据增强，对非红树林区域的颜色数据削弱。
进一步地，所述乘法器U1的表达式为：
，
其中，H为乘法器U1输出的特征图，X为颜色增强层输出的特征图，为权重计算层输出的权重矩阵，/>为哈达玛积；
所述权重计算层的表达式为：
，
其中，为权重计算层输出的权重矩阵/>中第j个元素，z j 为第一Concat层输出的特征图的第j个特征值，e为自然常数，N为第一Concat层输出特征图的特征值的数量。
上述进一步地方案的有益效果为：本发明在乘法器U1处，实现按特征图中特征值的加权，实现对每个特征值的处理，进一步提高检测的精度。
进一步地，所述S5中轮廓特征提取单元包括：第四卷积层、第五卷积层、第六卷积层、第一特征处理通道、第二特征处理通道、第三特征处理通道和第二Concat层；
所述第四卷积层的输入端分别与第五卷积层的输入端和第六卷积层的输入端连接，其作为轮廓特征提取单元的输入端；所述第一特征处理通道的输入端与第四卷积层的输出端连接；所述第二特征处理通道的输入端与第五卷积层的输出端连接；所述第三特征处理通道的输入端与第六卷积层的输出端连接；所述第二Concat层的输入端分别与第一特征处理通道的输出端、第二特征处理通道的输出端和第三特征处理通道的输出端连接，其输出端作为轮廓特征提取单元的输出端；
所述第四卷积层的卷积核大小为33；所述第五卷积层的卷积核大小为5/>5；所述第六卷积层的卷积核大小为7/>7。
上述进一步地方案的有益效果为：本发明中第四卷积层、第五卷积层和第六卷积层采用具备不同大小的卷积核，使得后续的第二Concat层融合三种感受野的信息，提高提取特征的丰富度。
进一步地，所述第一特征处理通道、第二特征处理通道和第三特征处理通道的结构相同，均包括：第二注意力模块、乘法器U2和第七卷积层；
所述乘法器U2的第一输入端与第二注意力模块的输入端连接，并作为第一特征处理通道、第二特征处理通道或第三特征处理通道的输入端；所述乘法器U2的第二输入端与第二注意力模块的输出端连接，其输出端与第七卷积层的输入端连接；所述第七卷积层的输出端作为第一特征处理通道、第二特征处理通道或第三特征处理通道的输出端；所述第二注意力模块与第一注意力模块的结构相同。
上述进一步地方案的有益效果为：本发明中每个特征处理通道均采用相同结构，实现对不同感受野的特征图进行处理，通过第二注意力模块进行自适应施加权重，提高提取特征的精度。
进一步地，所述S6中目标特征提取单元包括：第三Concat层、第八卷积层、第九卷积层、第十卷积层、第十一卷积层、加法器A1和加法器A2；
所述第三Concat层的输入端用于输入颜色特征和轮廓特征，并作为目标特征提取单元的输入端；所述第三Concat层的输出端分别与第八卷积层的输入端和加法器A1的第一输入端连接；所述第八卷积层的输出端分别与第九卷积层的输入端和加法器A2的第一输入端连接；所述加法器A1的第二输入端与第九卷积层的输出端连接，其输出端与第十卷积层的输入端连接；所述加法器A2的第二输入端与第十卷积层的输出端连接，其输出端与第十一卷积层的输入端连接；所述第十一卷积层的输出端作为目标特征提取单元的输出端。
上述进一步地方案的有益效果为：本发明中目标特征提取单元将浅层特征与深层特征进行两次相加，在保障特征丰富的同时，解决了梯度消失的问题。本发明中将第三Concat层输出的特征图与第九卷积层输出的特征图进行相加，从而实现第一次浅层特征与深层特征的融合，将第八卷积层输出的特征图与第十卷积层输出的特征图进行相加，实现第二次浅层特征与深层特征的融合。
进一步地，所述颜色特征提取单元、轮廓特征提取单元和目标特征提取单元在训练时作为整体进行训练，将颜色特征提取单元、轮廓特征提取单元和目标特征提取单元构成的整体架构命为目标检测模型，具体训练步骤如下：
A1、对遥感图像进行标注出实际目标区域；
A2、将遥感图像对应的轮廓图和遥感图像，构建训练样本；
A3、将训练样本输入到目标检测模型中，得到预测目标区域；
A4、根据预测目标区域和实际目标区域，计算模型参数适应值；
A5、判断模型参数适应值是否高于参数适应阈值，若是，则目标检测模型训练完成，若否，则对目标检测模型中权重和偏置进行更新，并跳转至步骤A3。
进一步地，所述A4中计算模型参数适应值的公式为：
，
，
，
其中，f为模型参数适应值，tanh为双曲正切函数，x k 为预测目标区域的第k个顶点的横坐标，y k 为预测目标区域的第k个顶点的纵坐标，x t,k 为实际目标区域的第k个顶点的横坐标，y t,k 为实际目标区域的第k个顶点的纵坐标，ɑ为横坐标的比例系数，β为纵坐标的比例系数，ln为对数函数，| |为绝对值运算。
上述进一步地方案的有益效果为：本发明中模型参数适应值的计算公式，取了预测目标区域和实际目标区域的四个顶点进行对比，分别计算出每个顶点之间的距离，从而确定出预测目标区域和实际目标区域之间的差距，本发明还通过横坐标的比例系数和纵坐标的比例系数来进一步地衡量预测目标区域和实际目标区域之间的差距，在横坐标差距大时，横坐标的比例系数越大，在纵坐标差距大时，纵坐标的比例系数越大，从而加快权重和偏置的更新速度，减少训练时间。
本发明的有益效果为：本发明中采集红树林生态区的遥感图像，先对遥感图像进行灰度处理和提取轮廓，得到轮廓图，轮廓图用于提取轮廓特征，遥感图像用于提取颜色特征，结合颜色特征和轮廓特征对红树林进行目标识别，从而确定红树林的面积，实现对红树林生态的监控和检测；本发明中通过颜色特征和轮廓特征来实现对红树林的目标识别，提高了红树林生态检测方法的检测精度。
附图说明
图1为一种基于遥感图像识别的红树林生态检测方法的流程图；
图2为颜色特征提取单元的结构示意图；
图3为第一注意力模块的结构示意图；
图4为轮廓特征提取单元的结构示意图；
图5为第一特征处理通道、第二特征处理通道和第三特征处理通道的结构示意图；
图6为目标特征提取单元的结构示意图。
具体实施方式
下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
如图1所示，一种基于遥感图像识别的红树林生态检测方法，包括以下步骤：
S1、采集红树林生态区的遥感图像；
S2、对遥感图像进行灰度处理，得到灰度图；
S3、对灰度图提取轮廓，得到轮廓图；
S4、采用颜色特征提取单元对遥感图像进行处理，得到颜色特征；
如图2所示，S4中颜色特征提取单元包括：颜色增强层、第一注意力模块、乘法器U1、第一卷积层和第二卷积层；
颜色增强层的输入端作为颜色特征提取单元的输入端，其输出端分别与第一注意力模块的输入端和乘法器U1的第一输入端连接；乘法器U1的第二输入端与第一注意力模块的输出端连接，其输出端与第一卷积层的输入端连接；第二卷积层的输入端与第一卷积层的输出端连接，其输出端作为颜色特征提取单元的输出端。
本发明中通过颜色增强层对遥感图像进行处理，从而增强遥感图像上红树林区域的特征数据，提高红树林生态检测精度，再将颜色增强层输出的特征图通过第一注意力模块计算出各个特征值的权重，从而自适应的增强或减弱颜色增强层输出的特征图。
如图3所示，第一注意力模块包括：第三卷积层、最大池化层、平均池化层、第一Concat层和权重计算层；
第三卷积层的输入端作为第一注意力模块的输入端，其输出端分别与最大池化层的输入端和平均池化层的输入端连接；第一Concat层的输入端分别与最大池化层的输出端和平均池化层的输出端连接，其输出端与权重计算层的输入端连接；权重计算层的输出端作为第一注意力模块的输出端。
在第一注意力模块中，先通过第三卷积层提取特征，再通过最大池化层提取出区域最大值和平均池化层提取出区域平均值，再通过第一Concat层将区域最大值和平均值进行拼接，从而通过权重计算层计算出权重矩阵，实现一种自适应特征增强方案。
颜色增强层的表达式为：
，
，
，
其中，为颜色增强层输出的特征图上第i个像素点的R通道值，/>为颜色增强层输出的特征图上第i个像素点的G通道值，/>为颜色增强层输出的特征图上第i个像素点的B通道值，R i 为遥感图像上的第i个像素点的R通道值，G i 为遥感图像上的第i个像素点的G通道值，B i 为遥感图像上的第i个像素点的B通道值，R t 为遥感图像上红树林的目标R通道值，G t 为遥感图像上红树林的目标G通道值，B t 为遥感图像上红树林的目标B通道值。
本发明通过将当前待检测的遥感图像上像素点的RGB通道值与红树林的目标RGB通道值进行比对，红树林为常绿植物，利用该点明显的颜色特征，当前待检测的遥感图像上与目标RGB通道值相似度高的像素点大概率为红树林区域上的像素点，而其他相似度低的像素点大概率为非红树林区域上的像素点，因此，本发明利用颜色上的相似程度，从而实现对遥感图像上数据的归一化，且实现对红树林区域的颜色数据增强，对非红树林区域的颜色数据削弱。
在本发明中，目标RGB通道值为从历史遥感图像获取的红树林区域的RGB通道值。
乘法器U1的表达式为：
，
其中，H为乘法器U1输出的特征图，X为颜色增强层输出的特征图，为权重计算层输出的权重矩阵，/>为哈达玛积；
权重计算层的表达式为：
，
其中，为权重计算层输出的权重矩阵/>中第j个元素，z j 为第一Concat层输出的特征图的第j个特征值，e为自然常数，N为第一Concat层输出特征图的特征值的数量。
本发明在乘法器U1处，实现按特征图中特征值的加权，实现对每个特征值的处理，进一步提高检测的精度。
S5、采用轮廓特征提取单元对轮廓图进行处理，得到轮廓特征；
如图4所示，S5中轮廓特征提取单元包括：第四卷积层、第五卷积层、第六卷积层、第一特征处理通道、第二特征处理通道、第三特征处理通道和第二Concat层；
第四卷积层的输入端分别与第五卷积层的输入端和第六卷积层的输入端连接，其作为轮廓特征提取单元的输入端；第一特征处理通道的输入端与第四卷积层的输出端连接；第二特征处理通道的输入端与第五卷积层的输出端连接；第三特征处理通道的输入端与第六卷积层的输出端连接；第二Concat层的输入端分别与第一特征处理通道的输出端、第二特征处理通道的输出端和第三特征处理通道的输出端连接，其输出端作为轮廓特征提取单元的输出端；
第四卷积层的卷积核大小为33；第五卷积层的卷积核大小为5/>5；第六卷积层的卷积核大小为7/>7。
本发明中第四卷积层、第五卷积层和第六卷积层采用具备不同大小的卷积核，使得后续的第二Concat层融合三种感受野的信息，提高提取特征的丰富度。
如图5所示，第一特征处理通道、第二特征处理通道和第三特征处理通道的结构相同，均包括：第二注意力模块、乘法器U2和第七卷积层；
乘法器U2的第一输入端与第二注意力模块的输入端连接，并作为第一特征处理通道、第二特征处理通道或第三特征处理通道的输入端；乘法器U2的第二输入端与第二注意力模块的输出端连接，其输出端与第七卷积层的输入端连接；第七卷积层的输出端作为第一特征处理通道、第二特征处理通道或第三特征处理通道的输出端；第二注意力模块与第一注意力模块的结构相同。
本发明中每个特征处理通道均采用相同结构，实现对不同感受野的特征图进行处理，通过第二注意力模块进行自适应施加权重，提高提取特征的精度。
S6、采用目标特征提取单元对颜色特征和轮廓特征进行处理，得到红树林目标区域；
如图6所示，S6中目标特征提取单元包括：第三Concat层、第八卷积层、第九卷积层、第十卷积层、第十一卷积层、加法器A1和加法器A2；
第三Concat层的输入端用于输入颜色特征和轮廓特征，并作为目标特征提取单元的输入端；第三Concat层的输出端分别与第八卷积层的输入端和加法器A1的第一输入端连接；第八卷积层的输出端分别与第九卷积层的输入端和加法器A2的第一输入端连接；加法器A1的第二输入端与第九卷积层的输出端连接，其输出端与第十卷积层的输入端连接；加法器A2的第二输入端与第十卷积层的输出端连接，其输出端与第十一卷积层的输入端连接；第十一卷积层的输出端作为目标特征提取单元的输出端。
本发明中目标特征提取单元将浅层特征与深层特征进行两次相加，在保障特征丰富的同时，解决了梯度消失的问题。本发明中将第三Concat层输出的特征图与第九卷积层输出的特征图进行相加，从而实现第一次浅层特征与深层特征的融合，将第八卷积层输出的特征图与第十卷积层输出的特征图进行相加，实现第二次浅层特征与深层特征的融合。
颜色特征提取单元、轮廓特征提取单元和目标特征提取单元在训练时作为整体进行训练，将颜色特征提取单元、轮廓特征提取单元和目标特征提取单元构成的整体架构命为目标检测模型，具体训练步骤如下：
A1、对遥感图像进行标注出实际目标区域；
A2、将遥感图像对应的轮廓图和遥感图像，构建训练样本；
A3、将训练样本输入到目标检测模型中，得到预测目标区域；
A4、根据预测目标区域和实际目标区域，计算模型参数适应值；
A5、判断模型参数适应值是否高于参数适应阈值，若是，则目标检测模型训练完成，若否，则对目标检测模型中权重和偏置进行更新，并跳转至步骤A3。
A4中计算模型参数适应值的公式为：
，
，
，
其中，f为模型参数适应值，tanh为双曲正切函数，x k 为预测目标区域的第k个顶点的横坐标，y k 为预测目标区域的第k个顶点的纵坐标，x t,k 为实际目标区域的第k个顶点的横坐标，y t,k 为实际目标区域的第k个顶点的纵坐标，ɑ为横坐标的比例系数，β为纵坐标的比例系数，ln为对数函数，| |为绝对值运算。
本发明中模型参数适应值的计算公式，取了预测目标区域和实际目标区域的四个顶点进行对比，分别计算出每个顶点之间的距离，从而确定出预测目标区域和实际目标区域之间的差距，本发明还通过横坐标的比例系数和纵坐标的比例系数来进一步地衡量预测目标区域和实际目标区域之间的差距，在横坐标差距大时，横坐标的比例系数越大，在纵坐标差距大时，纵坐标的比例系数越大，从而加快权重和偏置的更新速度，减少训练时间。
在步骤A5中权重和偏置的更新公式为：
，
，
其中，ω n+1为第n+1次更新的权重，ω n 为第n次更新的权重，f n 为第n次更新后对应的模型参数适应值，b n+1为第n+1次更新的偏置，b n 为第n次更新的偏置。
在模型参数适应值越大时，权重和偏置的下降幅度越大。
在本发明中，训练过程中的实际目标区域设置为矩形，则预测目标区域也为矩形，使用训练后的目标检测模型处理遥感图像，得到的红树林目标区域也为矩形，则根据矩形区域所占遥感图像的面积，则可以预估得到红树林生态区中红树林的面积。
S7、根据每张遥感图像上红树林目标区域的面积，得到红树林生态区中红树林的面积。
本发明中采集红树林生态区的遥感图像，先对遥感图像进行灰度处理和提取轮廓，得到轮廓图，轮廓图用于提取轮廓特征，遥感图像用于提取颜色特征，结合颜色特征和轮廓特征对红树林进行目标识别，从而确定红树林的面积，实现对红树林生态的监控和检测；本发明中通过颜色特征和轮廓特征来实现对红树林的目标识别，提高了红树林生态检测方法的检测精度。

Claims (3)

1.一种基于遥感图像识别的红树林生态检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、采集红树林生态区的遥感图像；
S2、对遥感图像进行灰度处理，得到灰度图；
S3、对灰度图提取轮廓，得到轮廓图；
S4、采用颜色特征提取单元对遥感图像进行处理，得到颜色特征；
S5、采用轮廓特征提取单元对轮廓图进行处理，得到轮廓特征；
S6、采用目标特征提取单元对颜色特征和轮廓特征进行处理，得到红树林目标区域；
S7、根据每张遥感图像上红树林目标区域的面积，得到红树林生态区中红树林的面积；
所述S4中颜色特征提取单元包括：颜色增强层、第一注意力模块、乘法器U1、第一卷积层和第二卷积层；
所述颜色增强层的输入端作为颜色特征提取单元的输入端，其输出端分别与第一注意力模块的输入端和乘法器U1的第一输入端连接；所述乘法器U1的第二输入端与第一注意力模块的输出端连接，其输出端与第一卷积层的输入端连接；所述第二卷积层的输入端与第一卷积层的输出端连接，其输出端作为颜色特征提取单元的输出端；
所述第一注意力模块包括：第三卷积层、最大池化层、平均池化层、第一Concat层和权重计算层；
所述第三卷积层的输入端作为第一注意力模块的输入端，其输出端分别与最大池化层的输入端和平均池化层的输入端连接；所述第一Concat层的输入端分别与最大池化层的输出端和平均池化层的输出端连接，其输出端与权重计算层的输入端连接；所述权重计算层的输出端作为第一注意力模块的输出端；
所述乘法器U1的表达式为：
，
其中，H为乘法器U1输出的特征图，X为颜色增强层输出的特征图，为权重计算层输出的权重矩阵，/>为哈达玛积；
所述权重计算层的表达式为：
，
其中，为权重计算层输出的权重矩阵/>中第j个元素，z j 为第一Concat层输出的特征图的第j个特征值，e为自然常数，N为第一Concat层输出特征图的特征值的数量；
所述S5中轮廓特征提取单元包括：第四卷积层、第五卷积层、第六卷积层、第一特征处理通道、第二特征处理通道、第三特征处理通道和第二Concat层；
所述第四卷积层的输入端分别与第五卷积层的输入端和第六卷积层的输入端连接，其作为轮廓特征提取单元的输入端；所述第一特征处理通道的输入端与第四卷积层的输出端连接；所述第二特征处理通道的输入端与第五卷积层的输出端连接；所述第三特征处理通道的输入端与第六卷积层的输出端连接；所述第二Concat层的输入端分别与第一特征处理通道的输出端、第二特征处理通道的输出端和第三特征处理通道的输出端连接，其输出端作为轮廓特征提取单元的输出端；
所述第四卷积层的卷积核大小为33；所述第五卷积层的卷积核大小为5/>5；所述第六卷积层的卷积核大小为7/>7；
所述S6中目标特征提取单元包括：第三Concat层、第八卷积层、第九卷积层、第十卷积层、第十一卷积层、加法器A1和加法器A2；
所述第三Concat层的输入端用于输入颜色特征和轮廓特征，并作为目标特征提取单元的输入端；所述第三Concat层的输出端分别与第八卷积层的输入端和加法器A1的第一输入端连接；所述第八卷积层的输出端分别与第九卷积层的输入端和加法器A2的第一输入端连接；所述加法器A1的第二输入端与第九卷积层的输出端连接，其输出端与第十卷积层的输入端连接；所述加法器A2的第二输入端与第十卷积层的输出端连接，其输出端与第十一卷积层的输入端连接；所述第十一卷积层的输出端作为目标特征提取单元的输出端；
所述颜色特征提取单元、轮廓特征提取单元和目标特征提取单元在训练时作为整体进行训练，将颜色特征提取单元、轮廓特征提取单元和目标特征提取单元构成的整体架构命为目标检测模型，具体训练步骤如下：
A1、对遥感图像进行标注出实际目标区域；
A2、将遥感图像对应的轮廓图和遥感图像，构建训练样本；
A3、将训练样本输入到目标检测模型中，得到预测目标区域；
A4、根据预测目标区域和实际目标区域，计算模型参数适应值；
A5、判断模型参数适应值是否高于参数适应阈值，若是，则目标检测模型训练完成，若否，则对目标检测模型中权重和偏置进行更新，并跳转至步骤A3；
所述A4中计算模型参数适应值的公式为：
，
，
，
其中，f为模型参数适应值，tanh为双曲正切函数，x k 为预测目标区域的第k个顶点的横坐标，y k 为预测目标区域的第k个顶点的纵坐标，x t,k 为实际目标区域的第k个顶点的横坐标，y t,k 为实际目标区域的第k个顶点的纵坐标，ɑ为横坐标的比例系数，β为纵坐标的比例系数，ln为对数函数，| |为绝对值运算。
2.根据权利要求1所述的基于遥感图像识别的红树林生态检测方法，其特征在于，所述颜色增强层的表达式为：
，
，
，
其中，为颜色增强层输出的特征图上第i个像素点的R通道值，/>为颜色增强层输出的特征图上第i个像素点的G通道值，/>为颜色增强层输出的特征图上第i个像素点的B通道值，R i 为遥感图像上的第i个像素点的R通道值，G i 为遥感图像上的第i个像素点的G通道值，B i 为遥感图像上的第i个像素点的B通道值，R t 为遥感图像上红树林的目标R通道值，G t 为遥感图像上红树林的目标G通道值，B t 为遥感图像上红树林的目标B通道值。
3.根据权利要求1所述的基于遥感图像识别的红树林生态检测方法，其特征在于，所述第一特征处理通道、第二特征处理通道和第三特征处理通道的结构相同，均包括：第二注意力模块、乘法器U2和第七卷积层；
所述乘法器U2的第一输入端与第二注意力模块的输入端连接，并作为第一特征处理通道、第二特征处理通道或第三特征处理通道的输入端；所述乘法器U2的第二输入端与第二注意力模块的输出端连接，其输出端与第七卷积层的输入端连接；所述第七卷积层的输出端作为第一特征处理通道、第二特征处理通道或第三特征处理通道的输出端；所述第二注意力模块与第一注意力模块的结构相同。
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