基于计算机视觉模型和Sentinel-1时间序列SAR数据的大尺度森林采伐制图方法

基于计算机视觉模型和Sentinel‑1时间序列SAR数据的大尺度森林采伐制图方法，涉及一种森林采伐检测、森林采伐制图技术领域，解决现有基于Sentinel‑1时间序列SAR数据的森林采伐制图模型精度不高以及缺乏对跨区域可转移性的测试等问题。本方法通过建立森林采伐制图模型SAMSR对获取的图像数据进行训练，最终模型输出森林采伐概率图。本发明中的SAMSR模型提高了森林采伐制图的准确性，并通过提供对森林长期动态的详细见解来支持生态系统管理。