摘要
一种基于多模态数据融合的树种AI识别方法,属于林业科学与计算机科学交叉技术领域。基于GF‑2、Li DAR及超高分辨率RGB多模态数据的融合网络(MTSCFNet)的树种识别方法,弥补当前树种识别中单一数据源或双数据源的局限性,提高在多冠层、多树种亚热带森林中的树种识别精度,旨在实现大面积、自动化、高精度的森林资源调查、管理和生态保护。旨在通过融合多模态遥感数据,突破单一模态数据在复杂多冠层、多树种亚热带森林环境中的局限性,如信息不足、噪声干扰及特征表示不充分等,而导致识别精度受限和鲁棒性不足等问题。同时,MTSCFNet的识别精度已完全满足传统森林资源清查、管理及保护等领域的实际应用需求。
技术关键词
多模态数据融合
树种识别方法
计算机科学交叉技术
森林资源调查
编码器
注意力机制
随机森林
多级特征
解码器
融合策略
网络
精度
像素
生态
鲁棒性
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生成反馈信号
融合特征
多模态特征
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文本
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深度特征提取
融合特征