基于可分离空洞ASPP的多光谱树种分类方法

本发明公开了基于可分离空洞ASPP的多光谱树种分类方法，涉及语义分割技术领域；本发明利用PCA过程与ANR相结合的方式，在数据的主成分基础上，通过自适应技术去除高频噪声，增强对近红外波段信息的利用，提高数据的质量，进而增强待分类树种的特征表现；在本发明中，对基础的DeepLabV3+模型进行改进用于语义分割，引入多个模块包括EnhancedMobi leNetV2模块、SEBlock模块、SeparableASPP模块、FPNFus ion特征融合模块，实现了对不同树种的精准分类。