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及時(shí)準(zhǔn)確地獲得樹(shù)種分類(lèi)圖，有助于人們更好地認(rèn)識(shí)、管理和利用森林。高光譜遙感數(shù)據(jù)具有大量的光譜信息，而多光譜遙感數(shù)據(jù)具有豐富的空間信息，聯(lián)合使用兩種遙感數(shù)據(jù)可發(fā)揮其各自的優(yōu)勢(shì)，有助于樹(shù)種分類(lèi)。近年來(lái)，基于深度學(xué)習(xí)的方法對(duì)多源遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行樹(shù)種分類(lèi)取得了很大的進(jìn)展，其分類(lèi)結(jié)果普遍優(yōu)于其他傳統(tǒng)算法。但是現(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)方法在樹(shù)種分類(lèi)方面還存在著一些問(wèn)題。比如，一些深度學(xué)習(xí)模型的特征提取或?qū)W習(xí)能力不足，計(jì)算冗余，依賴(lài)大規(guī)模標(biāo)注信息等。本書(shū)通過(guò)深度學(xué)習(xí)的全監(jiān)督模式下提高了樹(shù)種分類(lèi)精度和效率、半監(jiān)督和無(wú)監(jiān)督模式減少了或避免了人工標(biāo)注，幾種方式對(duì)多源森林遙感影像的樹(shù)種分類(lèi)進(jìn)行探索和研究。