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基于无人机高光谱影像和深度学习算法的长白山针阔混交林优势树种分类

郑迪 沈国春 王舶鉴 戴冠华 蔺菲 胡家瑞 叶吉 房帅 郝占庆 王绪高 原作强

生态学杂志2022，Vol.41Issue(5)：P.1024-1032,9.
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生态学杂志2022，Vol.41Issue(5)：P.1024-1032,9.DOI:10.13292/j.1000-4890.202203.004

基于无人机高光谱影像和深度学习算法的长白山针阔混交林优势树种分类

郑迪 1沈国春 2王舶鉴 1戴冠华 3蔺菲 3胡家瑞 3叶吉 3房帅 3郝占庆 4王绪高 3原作强3

作者信息

  • 1. 中国科学院沈阳应用生态研究所,中国科学院森林生态与管理重点实验室,沈阳110016 中国科学院大学,北京100049
  • 2. 华东师范大学生态与环境科学学院,上海200241
  • 3. 中国科学院沈阳应用生态研究所,中国科学院森林生态与管理重点实验室,沈阳110016
  • 4. 西北工业大学生态环境学院,西安710129
  • 折叠

摘要

关键词

天然林/高光谱/卷积神经网络法/最大似然法/马氏距离法

分类

农业科技

引用本文复制引用

郑迪,沈国春,王舶鉴,戴冠华,蔺菲,胡家瑞,叶吉,房帅,郝占庆,王绪高,原作强..基于无人机高光谱影像和深度学习算法的长白山针阔混交林优势树种分类[J].生态学杂志,2022,41(5):P.1024-1032,9.

基金项目

美丽中国生态文明建设科技工程专项(XDA 23080301) （XDA 23080301）

国家重点研发计划项目(2016YFC0500300) （2016YFC0500300）

国家自然科学基金项目(31971439和31961133027) （31971439和31961133027）

中国科学院青年创新促进会项目(2017241)资助。 （2017241）

生态学杂志

OACSCDCSTPCD

1000-4890

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