本书首先概述了红树林湿地生态及其现状，分析了生态监测技术存在的问题和需求；其次介绍了基于计算机视觉的鸟类生态智能监测技术和鸟类生态参数智能获取技术，设计了湿地鸟类生态智能监测平台；最后通过分析红树林湿地鸟类生态评估现状，筛选了鸟类生态评估指标，构建了鸟类生态健康评价方法，并将评估体系应用于深圳湾红树林湿地鸟类监测项目。
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现为IEEE高级会员，曾先后作为访问科学家访学于香港大学，新加坡南洋理工大学以及澳大利亚卧龙岗大学等，担任NSFC、广东省NSFC等项目评审专家、担任多个国际会议技术委员会委员和分会主席、多个国内外著名学术期刊和国际会议审稿人。
目录
序
第一部分 红树林湿地与鸟类生态
第1章 红树林湿地生态概述 3
1.1 全球红树林生态资源现状 3
1.2 中国红树林生态资源现状 3
1.3 红树林湿地生态系统的生态价值与经济价值 4
1.3.1 生态价值 5
1.3.2 经济价值 6
1.4 红树林湿地面临的生态问题 7
第2章 红树林湿地鸟类生态监测现状 9
2.1 红树林湿地生态监测概述 9
2.1.1 生态监测的目的与意义 10
2.1.2 生态监测的对象 10
2.1.3 生态监测的常用方法 11
2.2 红树林湿地鸟类生态监测技术现状 12
2.2.1 地面监测 12
2.2.2 航空监测 13
2.2.3 基于3S技术的鸟类调查与监测 13
2.3 红树林湿地鸟类生态监测技术存在的问题和需求 14
2.3.1 生态监测技术存在的问题 14
2.3.2 生态监测技术的需求与趋势 14
第二部分 鸟类生态智能监测技术
第3章 基于计算机视觉的鸟类生态智能监测技术 19
3.1 计算机视觉 19
3.1.1 相关技术 19
3.1.2 性能评测指标 24
3.2 机器学习 28
3.2.1 深度学习 30
3.2.2 面向鸟类生态监测的机器学习技术 33
3.3 本书技术思路 39
3.3.1 鸟类生态智能监测技术挑战 39
3.3.2 基于计算机视觉的鸟类生态智能监测技术路线 42
3.3.3 社会效用 44
第4章 鸟类生态参数智能获取技术 45
4.1 数据集构建及数据处理 45
4.1.1 深圳湾红树林远景鸟类数据集 45
4.1.2 数据预处理 47
4.2 智能鸟类目标检测 53
4.2.1 主流深度神经网络目标检测框架和技术 53
4.2.2 基于动态候选框的鸟类目标检测方法 58
4.2.3 基于密度图和显著性估计的目标检测算法（DMSE-SOD） 68
4.2.4 基于特征融合和区域对象网络的多尺度目标检测算法 79
4.3 智能鸟种类识别 87
4.3.1 鸟种类识别基线模型 89
4.3.2 融合局部与全局信息的细粒度鸟类识别模型 95
4.3.3 鸟种类迁移学习 100
4.4 智能鸟类目标计数 103
4.4.1 稀疏约束的线性回归计数（SLR）方法 104
4.4.2 引入代价敏感策略的SLR（CS-SLR） 106
4.4.3 CS-SLR性能评测 108
4.4.4 密度图重构 113
4.4.5 基于局部低秩约束的密度图重构与目标计数（LLRE-VOC） 119
4.4.6 LLRE-VOC算法性能 120
第5章 基于视频的湿地鸟类生态智能监测平台 125
5.1 平台设计 125
5.1.1 功能设计 125
5.1.2 指标设计 126
5.1.3 平台运行环境 127
5.2 系统实现 127
5.2.1 研发环境 127
5.2.2 开发流程管理 130
5.2.3 研发周期 131
5.3 单元演示 133
第三部分 鸟类生态评估方法与应用
第6章 红树林湿地鸟类生态评估现状 143
6.1 红树林湿地生态评估概述 143
6.1.1 生态评估的目的与意义 143
6.1.2 生态评估的常用方法 144
6.2 红树林湿地鸟类研究现状 149
6.2.1 全球红树林湿地鸟类研究现状 149
6.2.2 我国主要红树林区鸟类研究现状 152
6.3 红树林湿地鸟类生态评估指标及现状 156
6.3.1 常用评价指标 156
6.3.2 红树林湿地鸟类生态评估 157
6.4 红树林湿地鸟类生态评估存在的问题和需求 170
6.4.1 生态评估方法存在的问题 170
6.4.2 生态评估方法的需求与趋势 170
第7章 基于智能监测的鸟类生态评估指标筛选与评价方法构建 172
7.1 评价思路 172
7.2 评价目的 172
7.3 评价方法概述 173
7.3.1 鸟类生态价值评价方法 173
7.3.2 鸟类生态健康评价方法 175
7.4 鸟类生态健康评价指标的筛选 175
7.4.1 鸟类群落特征 179
7.4.2 鸟类栖息地重要性 180
7.4.3 鸟类环境承载力 181
7.4.4 土地利用退化指数 183
7.4.5 人为干扰：噪声 185
7.4.6 人为干扰：光污染 187
7.4.7 人为干扰：周边建筑物高度和距离 188
7.4.8 环境风险：重金属污染 191
7.4.9 环境风险：有机污染风险 196
7.4.10 环境风险：生物入侵 202
7.4.11 其他相关因子 203
7.5 鸟类生态健康评价方法的构建 203
7.5.1 指标体系 203
7.5.2 权重计算 204
7.5.3 评价方法 207
第8章 鸟类生态智能监测与生态评估体系的应用与评价 208
8.1 深圳湾鸟类生态概述 208
8.2 深圳湾鸟类生态智能监测与生态评估 212
8.2.1 深圳湾鸟类群落组成特征 212
8.2.2 深圳湾鸟类迁徙规律 213
8.2.3 深圳湾鸟类多样性评价 214
8.2.4 深圳湾珍稀保护鸟类情况 215
8.2.5 深圳湾鸟类的年度变化 215
8.2.6 深圳湾重点鸟种的年度变化 217
8.2.7 基于智能监测系统的深圳湾鸟类日动态特征 218
8.2.8 深圳湾红树林湿地鸟类生态价值评估 219
8.3 智能监测与评估体系的应用评价 227
8.3.1 深圳湾红树林湿地鸟类栖息地重要性评价 227
8.3.2 深圳湾红树林湿地鸟类保护状况评价 227
8.3.3 深圳湾红树林湿地鸟类环境承载力评估 228
8.3.4 深圳湾红树林湿地鸟类生态健康评价其他指标 234
8.3.5 深圳湾红树林湿地鸟类生态健康评价结果 245
参考文献 246
附录：深圳湾红树林湿地鸟类名录 284
后记 292
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