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
4.2 Smish激活函数
4.3 EfficientNet-Smish模型及超参微调
4.4 EfficientNet-Smish模型实验与分析
4.5 基于深度交叉注意模块的多源特征融合
4.6 基于ESDNet的树种分类
4.7 本章小结
第5章 基于半监督学习的超图卷积神经网络模型分类
5.1 多源融合图卷积网络
5.2 基于多源超边卷积算法实现
5.3 实验结果与分析
5.4 本章小结
第6章 基于自监督的M-SSL模型分类
6.1 基于自监督的分类原理研究
6.2 基于MVAE的多源特征提取
6.3 基于MAAE的多源特征提取
6.4 基于多源自监督的树种分类模型
6.5 实验结果与分析
6.6 本章小结
第7章 基于对比学习的小样本多模态模型分类
7.1 基于小样本的多模态分类研究
7.2 小样本多模态对比网络
7.3 实验结果与分析
7.4 本章小结
结论
参考文献