一种基于多模态数据融合的树种AI识别方法

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一种基于多模态数据融合的树种AI识别方法
申请号:CN202510243887
申请日期:2025-03-03
公开号:CN120219950A
公开日期:2025-06-27
类型:发明专利
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 表达式 分辨率
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