一种基于多模态数据的单木树冠分割深度学习方法

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一种基于多模态数据的单木树冠分割深度学习方法
申请号:CN202410968398
申请日期:2024-07-18
公开号:CN119048748B
公开日期:2025-09-26
类型:发明专利
摘要
一种基于多模态数据的单木树冠分割深度学习方法,属于林业科学研究中的人工智能技术领域。基于高分影像GF‑2、激光雷达Li DAR点云特征和超高分辨率RGB多模态数据,融合矢量化树冠后处理策略,提出深度学习模型,即多模态树冠划分融合网络(MTCDFNet),通过综合多模态遥感数据的森林结构、光谱和纹理特征,实现在多冠层、多树种亚热带森林中树冠的准确分割。
技术关键词
深度学习方法 多模态 森林结构 LiDAR点云 卷积模块 分支 深度学习模型 激光雷达 林业科学研究 光谱特征提取 通道注意力机制 纹理特征提取 数据 网络 多层次特征 编码器