【摘 要】
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森林郁闭度是森林资源调查中的一个重要因子，对森林质量评价具有重要的作用。随着人工智能技术和遥感技术的不断发展，研究如何利用深度学习有效协同应用不同空间覆盖能力的遥感数据实现区域森林郁闭度的估测具有重要意义。本研究提出了一种协同应用高密度无人机激光雷达和高空间分辨率卫星遥感数据，对区域森林郁闭度进行定量估测的深度学习模型（UnetR）。通过对用于图像分类的Unet的损失函数进行改进，并在卷积层后加入
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森林郁闭度是森林资源调查中的一个重要因子，对森林质量评价具有重要的作用。随着人工智能技术和遥感技术的不断发展，研究如何利用深度学习有效协同应用不同空间覆盖能力的遥感数据实现区域森林郁闭度的估测具有重要意义。本研究提出了一种协同应用高密度无人机激光雷达和高空间分辨率卫星遥感数据，对区域森林郁闭度进行定量估测的深度学习模型（UnetR）。通过对用于图像分类的Unet的损失函数进行改进，并在卷积层后加入批量归一化层，使其具有对连续变量进行定量估测的能力。与全卷积神经网络（fully convolution
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