面向机载高光谱数据的3D-CNN亚热带森林树种分类
收藏国家林业和草原科学数据中心2022-11-16 更新2024-03-06 收录
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资源简介：
该论文以高峰林场为研究区，将原始机载高光谱数据作为输入,利用3D-CNN模型学习特征立方体空间和光谱维度的局部信号变化,利用重要的识别特征进行分类,实现高精度区分亚热带森林树种;合理的网络结构以及训练策略（加入Dropout）能够极大提高网络训练速度,并在小样本训练时仍能得到很好的结果,可实现高效、准确的森林树种分类。
提供机构：
国家林业和草原科学数据中心
创建时间：
2022-11-16
搜集汇总
数据集介绍
背景与挑战
背景概述
该数据集基于机载高光谱数据，应用3D-CNN模型对亚热带森林树种进行分类研究，以高峰林场为例。模型通过捕捉空间和光谱维度的局部信号变化实现高精度分类，并利用Dropout等训练策略提升网络训练速度，在小样本条件下仍能保持良好效果。
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