本书深入浅出地介绍了利用先进深度学习算法、结合多源遥感数据，实现对森林优势树种的高精度分类方法。研究通过融合多种遥感影像数据，构建并优化深度卷积神经网络模型，对不同树种进行精细分类。该研究在数据预处理、特征提取、模型训练和分类结果优化等方面做出了系统性探索，显著提升了分类精度和效率，为森林资源监测和生态保护提供了有力支持。
本书可以为林业信息工程等相关领域研究人员提供参考。
第1章绪论
1.1研究背景和意义
1.2多源遥感地物分类的研究现状
1.3研究内容和技术路线
1.4结构安排
第2章相关算法及研究区域概况与数据预处理
2.1深度学习算法
2.2研究区域与实验数据集
2.3多源遥感影像预处理
2.4分类评价指标体系
2.5本章小结
第3章基于循环卷积与沙漏模块的双分支分类模型研究
3.1双分支分类模型
3.2实验结果与分析
3.3本章小结
第4章基于EfficientNet-Smish的模型分类
4.1非线性激活函数研究
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