吴萍昊，钟凯文，胡泓达，许剑辉，王云鹏

（1.中国科学院广州地球化学研究所，广东 广州 510640；2.广州地理研究所，广东 广州 510070； 3.中国科学院大学，北京 100049）

飞来峡水库在调节当地生态环境方面起着至关重要的作用，但近年来当地城镇化、工业化进程显著改变了水库周边的生态环境格局。日益增多的采砂、大规模养殖、毁林开垦等违法违章行为导致了水环境污染问题，危害到当地居民的生存环境，且不明确的管理范围和保护范围加大了水库管理和执法工作的难 度[1-4]。传统管理方式技术落后，时空上出现执法与管理的盲区，难以满足库区水资源及时有效的现代化管理需求。因此，通过遥感监测的手段实现飞来峡水库的准确划界和动态监测迫在眉睫。

无人机作为一种现代化的航空遥感技术，拥有精度高、高效快速、生产周期短等优势，对比卫星遥感技术可实时获取分辨率更高的遥感影像，受地理空间限制少、拍摄灵活。将无人机航测技术应用于水库监测，可实时获取高精度正射影像，便于对违法违章嫌疑区进行实时管理和监测。

相较于传统影像分类方法，近年来兴起的卷积神经网络（CNN）结构具有广泛互联性、自适应性、自组织性、自主学习性等特点。ZHANG T W[5]等提出了一种基于网格CNN的SAR图像中高速船舶检测新方法。WU Y[6]等提出了一种船只检测网络结构（CFSDN），实现了从图像像素到具有置信度的边界框的端到端映射。全卷积神经网络（FCN）在CNN的基础上，保留了原始输入图像的空间信息，通过上采样操作在特征图上进行逐像素分类，实现了像素到像素的映射。……