结合注意力与双分支的高光谱树种分类研究

针对浅层机器学习方法在高光谱树种分类中存在的特征提取困难、泛化能力不足等问题,该文提出了一种基于注意力机制的双分支空谱联合网络,该网络由光谱分支和空间分支组成,在各分支中加入注意力机制对特征进行细化,以提取出更关键特征实现高精度树种分类。实验结果表明,该文提出的网络在3个数据集中均获得了89%以上的分类精度。利用高光谱影像和双分支注意力网络可以实现树种的高精度分类,在森林资源调查和监测中具有较大的潜力。     

联合无人机LiDAR与Sentinel-2影像估算大豆叶面积指数

针对利用卫星遥感影像进行大范围反演大豆叶面积指数(LAI)时人工野外样本实测耗时耗力的问题，该文以黑龙江省海伦市、嫩江市两块大豆样地作为研究对象，使用无人机平台获取激光雷达(LiDAR)点云数据，利用孔隙度模型进行大豆LAI反演，根据地面实测数据开展精度评价，并进一步探讨利用无人机LiDAR反演值替代地面实测值进行Sentinel-2卫星影像LAI反演的可行性。实验结果表明，去掉地块边缘混合单元网格影响后，两块大豆样地的LAI反演精度均优于90%。利用无人机LiDAR反演值替代地面实测数据与植被指数构建回归模型，大范围卫星反演LAI精度均优于86%。