基于多源遥感数据和Unet网络的森林树高反演方法及系统

本发明公开了基于多源遥感数据和Unet网络的森林树高反演方法及系统，具体涉及遥感数据与深度学习技术领域，获取多源遥感数据，包括星载激光雷达数据和光学遥感影像数据；对获取的多源遥感数据进行预处理，构建网络训练数据集；改进Unet深度学习网络模型，并通过训练数据优化模型参数，生成森林树高反演模型；基于Unet基础深度学习网络模型，利用二维密集连接模块2D DenseBlock替换常规卷积模块，并加入注意力机制模块CBAM；利用生成的森林树高反演模型反演森林树高，并评估反演精度。