基于人工智能模型的小流域沟道漂木识别方法

刘海涛; 陈剑刚; 陶紫琴; 李丹丹; 王金水; 王辰元

doi:10.13961/j.cnki.stbctb.2025.06.026

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基于人工智能模型的小流域沟道漂木识别方法

水保监测与应用技术

- 基于人工智能模型的小流域沟道漂木识别方法
- Identification method for large wood in small watershed channels based on segment anything model
- 水土保持通报 2025年45卷第6期页码：158-168
- 作者机构：
  
  1.中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所，山地自然灾害与;工程安全重点实验室，四川成都 610213
  2.中国科学院大学，北京 100049
- 作者简介：
  
  刘海涛（2001—），男（汉族），吉林省松原市人，硕士研究生，研究方向为山地灾害防治与工程安全。Email：liuhaitao@imde.ac.cn。
  陈剑刚（1982—），男（汉族），河北省邢台市人，博士，研究员，主要从事山地灾害防治与工程安全研究。Email：chenjg@imde.ac.cn。
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划项目“岩土与生物措施协同的泥石流治理关键技术”(2024YFC3012700);国家自然科学基金项目“地震易发区山洪泥石流形成演进机制与动态监测预警”(U21A2008)
- DOI：10.13961/j.cnki.stbctb.2025.06.026
  中图分类号： TP3;X43
- CSTR：32312.14.stbctb.2025.06.026
- 收稿：2025-06-27，
  
  修回：2025-08-18，
  
  纸质出版：2025-12-10
- 稿件说明：
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刘海涛, 陈剑刚, 陶紫琴，等.基于人工智能模型的小流域沟道漂木识别方法[J].水土保持通报,2025,45(6):158-168.

Liu Haitao, Chen Jiangang, Tao Ziqin, et al. Identification method for large wood in small watershed channels based on segment anything model [J]. Bulletin of Soil and Water Conservation,2025,45(6):158-168.
刘海涛, 陈剑刚, 陶紫琴，等.基于人工智能模型的小流域沟道漂木识别方法[J].水土保持通报,2025,45(6):158-168. DOI： 10.13961/j.cnki.stbctb.2025.06.026. CSTR： 32312.14.stbctb.2025.06.026.

Liu Haitao, Chen Jiangang, Tao Ziqin, et al. Identification method for large wood in small watershed channels based on segment anything model [J]. Bulletin of Soil and Water Conservation,2025,45(6):158-168. DOI： 10.13961/j.cnki.stbctb.2025.06.026. CSTR： 32312.14.stbctb.2025.06.026.

摘要

目的

介绍一种基于人工智能模型的漂木图像分割方法，为该模型在漂木灾害调查与评估方面的应用提供理论依据。

方法

选取西藏自治区昌都市贡觉县则巴沟为研究区，基于人工智能图像分割大模型（segment anything model，SAM），通过引入轻量级适配器、简化掩码解码器、设计多任务损失函数以及添加辅助分类器，构建一种针对漂木图像的分割方法（large wood SAM，LWSAM）。训练时冻结原始图像编码器和提示编码器的参数，以低训练成本提升漂木分割性能，在构建的漂木相机（LW_CAM_dataset）和无人机（LW_UAV_dataset）两个数据集上对模型进行训练与测试，并与当前先进图像分割模型进行对比。

结果

①多任务损失函数能从不同角度优化分割质量，有效解决了漂木识别中前景稀疏和类别不平衡的问题，提高了模型对多种漂木形态的适应能力；②相较于SAM方法，在采用点提示的情况下，LWSAM在LW_CAM_dataset数据集上的MDice，MIoU和F

分数分别提升15.9%，15.9%和10.0%，在LW_UAV_dataset数据集上的MDice，MIoU和F

分数分别提升21.6%，29.6%和16.7%；③漂木分割效果受数据集质量影响，高质量数据集模型分割结果更好。

结论

采用LWSAM对漂木图像进行分割是可行的，且在实际运用中表现出较高的精度和较强的鲁棒性，能够准确分割漂木图像，可应用于小流域漂木灾害调查。

Abstract

Objective

An image segmentation method for large wood based on the segment anything model （SAM） was introduced， in order to provide theoretical support for its application in investigating and assessing large wood disasters.

Methods

The Zebagou area in Gongjue County， Chamdo City， Xizang Autonomous Region was selected as the study area， based on SAM， a segmentation method for large wood images—large wood SAM （LWSAM）-was developed by introducing a lightweight adapter， simplifying the mask decoder， designing a multi-task loss function， and adding an auxiliary classifier. During training， the parameters of the original image encoder and the prompt encoder were frozen to improve large wood segmentation performance at a low training cost. The model was trained and tested on two datasets， LW_CAM_dataset and LW_UAV_dataset， and compared with current state-of-the-art image segmentation models.

Results

① The proposed multi-task loss function could optimize segmentation quality from different perspectives， effectively address the issues of sparse foreground and class imbalance in large wood recognition， and enhance the model’s adaptability to various large wood morphologies. ② Compared with the SAM method， under point prompt conditions， LWSAM achieved improvements of 15.9%， 15.9%， and 10.0% in MDice， MIoU， and F1 score， respectively， on the LW_CAM_dataset， and improvements of 21.6%， 29.6%， and 16.7% on the LW_UAV_dataset， respectively. ③ The performance of large wood segmentation was influenced by dataset quality， with models trained on higher-quality datasets achieving better segmentation results.

Conclusion

Using LWSAM for large wood image segmentation is feasible， and it demonstrates high accuracy and strong robustness in practical applications， enabling accurate segmentation of large wood images. This approach can be applied to large wood disaster investigations in small watersheds.

关键词

Keywords

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