森林資源遙感監(jiān)測與信息提取技術(shù)研究

數(shù)智創(chuàng)新變革未來森林資源遙感監(jiān)測與信息提取技術(shù)研究森林資源遙感監(jiān)測技術(shù)概述森林資源遙感信息提取技術(shù)分類森林資源遙感信息提取算法研究森林資源遙感信息提取精度評價森林資源遙感信息提取應(yīng)用研究森林資源遙感監(jiān)測技術(shù)發(fā)展趨勢森林資源遙感信息提取技術(shù)挑戰(zhàn)森林資源遙感監(jiān)測技術(shù)展望ContentsPage目錄頁森林資源遙感監(jiān)測技術(shù)概述森林資源遙感監(jiān)測與信息提取技術(shù)研究森林資源遙感監(jiān)測技術(shù)概述森林資源遙感監(jiān)測技術(shù)原理1.森林資源遙感監(jiān)測技術(shù)是以遙感技術(shù)為基礎(chǔ)，通過遙感影像對森林資源進(jìn)行監(jiān)測和信息提取的技術(shù)。2.森林資源遙感監(jiān)測技術(shù)包括數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)分析和信息提取等四個主要步驟。3.數(shù)據(jù)獲取是指通過遙感衛(wèi)星、飛機(jī)或無人機(jī)等平臺獲取森林資源遙感影像數(shù)據(jù)。4.數(shù)據(jù)預(yù)處理是指對遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何校正、輻射校正等處理，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。5.數(shù)據(jù)分析是指對預(yù)處理后的遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取森林資源信息。6.信息提取是指從遙感影像數(shù)據(jù)中提取森林資源信息，包括森林面積、森林類型、森林生物量等。森林資源遙感監(jiān)測技術(shù)分類1.森林資源遙感監(jiān)測技術(shù)可分為光學(xué)遙感監(jiān)測技術(shù)、微波遙感監(jiān)測技術(shù)和激光遙感監(jiān)測技術(shù)。2.光學(xué)遙感監(jiān)測技術(shù)是指利用可見光、近紅外光和中紅外光對森林資源進(jìn)行監(jiān)測和信息提取的技術(shù)。3.微波遙感監(jiān)測技術(shù)是指利用微波對森林資源進(jìn)行監(jiān)測和信息提取的技術(shù)。4.激光遙感監(jiān)測技術(shù)是指利用激光對森林資源進(jìn)行監(jiān)測和信息提取的技術(shù)。森林資源遙感監(jiān)測技術(shù)概述森林資源遙感監(jiān)測技術(shù)優(yōu)勢1.森林資源遙感監(jiān)測技術(shù)具有快速、高效、準(zhǔn)確和經(jīng)濟(jì)等優(yōu)勢。2.森林資源遙感監(jiān)測技術(shù)可以獲取大面積森林資源信息，并可以及時更新。3.森林資源遙感監(jiān)測技術(shù)可以為森林資源管理、森林火災(zāi)監(jiān)測、森林病蟲害監(jiān)測和森林碳監(jiān)測等提供技術(shù)支持。森林資源遙感監(jiān)測技術(shù)挑戰(zhàn)1.森林資源遙感監(jiān)測技術(shù)面臨著數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)處理和信息提取等方面的挑戰(zhàn)。2.森林資源遙感監(jiān)測技術(shù)需要應(yīng)對森林資源的復(fù)雜性和多樣性，以及森林資源變化的動態(tài)性。3.森林資源遙感監(jiān)測技術(shù)需要與其他技術(shù)相結(jié)合，以提高監(jiān)測精度和效率。森林資源遙感監(jiān)測技術(shù)概述森林資源遙感監(jiān)測技術(shù)發(fā)展趨勢1.森林資源遙感監(jiān)測技術(shù)正朝著高分辨率、多源融合、智能化和自動化方向發(fā)展。2.森林資源遙感監(jiān)測技術(shù)將與物聯(lián)網(wǎng)、云計算和大數(shù)據(jù)技術(shù)相結(jié)合，以提高監(jiān)測精度和效率。3.森林資源遙感監(jiān)測技術(shù)將與人工智能技術(shù)相結(jié)合，以實現(xiàn)森林資源信息的自動提取和分析。森林資源遙感監(jiān)測技術(shù)應(yīng)用前景1.森林資源遙感監(jiān)測技術(shù)在森林資源管理、森林火災(zāi)監(jiān)測、森林病蟲害監(jiān)測和森林碳監(jiān)測等領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。2.森林資源遙感監(jiān)測技術(shù)可以為森林資源可持續(xù)利用和森林生態(tài)系統(tǒng)保護(hù)提供科學(xué)依據(jù)。3.森林資源遙感監(jiān)測技術(shù)可以為林業(yè)政策制定和森林資源管理提供決策支持。森林資源遙感信息提取技術(shù)分類森林資源遙感監(jiān)測與信息提取技術(shù)研究森林資源遙感信息提取技術(shù)分類基于機(jī)器學(xué)習(xí)的森林資源信息提取技術(shù)1.利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如決策樹、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)等，對遙感圖像進(jìn)行分類，從而提取森林資源信息。2.使用多源遙感數(shù)據(jù)，如光學(xué)圖像、雷達(dá)圖像、激光雷達(dá)數(shù)據(jù)等，來提高提取精度。3.結(jié)合地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)，將提取的森林資源信息與其他空間數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，以便進(jìn)行進(jìn)一步分析和應(yīng)用?；谏疃葘W(xué)習(xí)的森林資源信息提取技術(shù)1.利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）等深度學(xué)習(xí)算法，對遙感圖像進(jìn)行分析和分類，從而提取森林資源信息。2.使用預(yù)訓(xùn)練模型，如VGGNet、ResNet、Inception等，來提高提取精度。3.結(jié)合地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)，將提取的森林資源信息與其他空間數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，以便進(jìn)行進(jìn)一步分析和應(yīng)用。森林資源遙感信息提取技術(shù)分類1.利用目標(biāo)檢測算法，如YOLO、FasterR-CNN、MaskR-CNN等，對遙感圖像中的森林資源目標(biāo)進(jìn)行檢測和定位。2.使用預(yù)訓(xùn)練模型，如COCO、PascalVOC等，來提高檢測精度。3.結(jié)合地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)，將檢測到的森林資源目標(biāo)與其他空間數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，以便進(jìn)行進(jìn)一步分析和應(yīng)用。基于多尺度分析的森林資源信息提取技術(shù)1.利用多尺度分析技術(shù)，如小波變換、伽波變換、曲波變換等，將遙感圖像分解成不同尺度的子圖像，然后對每個子圖像進(jìn)行分析和分類，從而提取森林資源信息。2.使用尺度不變特征變換（SIFT）、局部特征描述符（LFD）等算法，來提高提取精度。3.結(jié)合地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)，將提取的森林資源信息與其他空間數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，以便進(jìn)行進(jìn)一步分析和應(yīng)用?；谀繕?biāo)檢測的森林資源信息提取技術(shù)森林資源遙感信息提取技術(shù)分類基于時間序列分析的森林資源信息提取技術(shù)1.利用時間序列分析技術(shù)，如自回歸滑動平均模型（ARIMA）、卡爾曼濾波器（KalmanFilter）、隱馬爾可夫模型（HMM）等，對多時相遙感圖像進(jìn)行分析，從而提取森林資源變化信息。2.使用趨勢分析、周期分析、相關(guān)分析等統(tǒng)計方法，來提高提取精度。3.結(jié)合地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)，將提取的森林資源變化信息與其他空間數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，以便進(jìn)行進(jìn)一步分析和應(yīng)用。基于數(shù)據(jù)融合的森林資源信息提取技術(shù)1.利用數(shù)據(jù)融合技術(shù)，如多源數(shù)據(jù)融合、時空數(shù)據(jù)融合、多尺度數(shù)據(jù)融合等，將不同類型、不同尺度、不同時間的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，從而提高森林資源信息提取精度。2.使用多元統(tǒng)計分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等算法，來提高融合精度。3.結(jié)合地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)，將融合后的森林資源信息與其他空間數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，以便進(jìn)行進(jìn)一步分析和應(yīng)用。森林資源遙感信息提取算法研究森林資源遙感監(jiān)測與信息提取技術(shù)研究森林資源遙感信息提取算法研究森林資源遙感信息提取算法研究1.基于森林遙感圖像的特征提取算法森林遙感圖像信息豐富，具有多波段、多層次、多尺度、多時相的特點。森林資源遙感信息提取算法主要針對森林遙感圖像中的森林地物信息進(jìn)行提取。包括：-基于紋理特征的提取算法：紋理特征是森林地物重要的特征之一。常用紋理特征提取算法包括灰度共生矩陣法、小波變換法、Gabor濾波器法等。-基于光譜特征的提取算法：光譜特征是森林地物特有的特征。常用光譜特征提取算法包括波段比值法、主成分分析法、支持向量機(jī)法等。-基于形狀特征的提取算法：形狀特征是森林地物可識別的重要特征之一。常用形狀特征提取算法包括輪廓分析法、內(nèi)部輪廓法、矩不變法等。2.森林遙感圖像分類算法森林遙感圖像分類算法是將森林遙感圖像中的像素分為森林地物和非森林地物兩類，其目的是為森林資源的管理、規(guī)劃和決策提供有價值的信息。常用森林遙感圖像分類算法包括：-基于統(tǒng)計分類的算法：統(tǒng)計分類算法是基于統(tǒng)計學(xué)原理對森林遙感圖像進(jìn)行分類，常用的算法有最大似然法、貝葉斯分類法、隨機(jī)森林分類法等。-基于決策樹分類的算法：決策樹分類算法是基于決策樹結(jié)構(gòu)對森林遙感圖像進(jìn)行分類，常用的算法有ID3算法、C4.5算法、CART算法等。-基于支持向量機(jī)分類的算法：支持向量機(jī)分類算法是基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論和支持向量機(jī)原理對森林遙感圖像進(jìn)行分類，常用算法有SVM算法、RBFSVM算法、LibSVM算法等。森林資源遙感信息提取算法研究森林資源遙感信息提取算法優(yōu)化研究1.基于森林遙感圖像特征選擇的算法優(yōu)化森林遙感圖像信息豐富，但并不是所有的信息都對森林資源遙感信息提取有幫助。為了提高森林資源遙感信息提取算法的精度，需要對森林遙感圖像的特征進(jìn)行選擇，去除不相關(guān)或冗余的特征。常用特征選擇算法包括：-基于相關(guān)性的特征選擇算法：相關(guān)性特征選擇算法是基于特征與目標(biāo)變量之間的相關(guān)性進(jìn)行特征選擇，常用的算法有皮爾遜相關(guān)系數(shù)法、斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)法等。-基于信息增益的特征選擇算法：信息增益特征選擇算法是基于信息增益準(zhǔn)則進(jìn)行特征選擇，常用的算法有ID3算法、C4.5算法等。-基于支持向量機(jī)遞歸特征消除的特征選擇算法：支持向量機(jī)遞歸特征消除特征選擇算法是基于支持向量機(jī)原理進(jìn)行特征選擇，常用的算法有SVMRFE算法、L1SVMRFE算法等。2.基于森林遙感圖像分類算法模型優(yōu)化的優(yōu)化森林資源遙感信息提取算法的目標(biāo)是提高森林資源遙感信息提取算法的精度。為了提高森林資源遙感信息提取算法的精度，需要對森林資源遙感信息提取算法的模型進(jìn)行優(yōu)化。常用的模型優(yōu)化算法包括：-基于遺傳算法的模型優(yōu)化算法：遺傳算法模型優(yōu)化算法是基于遺傳算法原理對森林資源遙感信息提取算法的模型進(jìn)行優(yōu)化，常用的算法有GA算法、NSGAII算法等。-基于粒子群優(yōu)化算法的模型優(yōu)化算法：粒子群優(yōu)化算法模型優(yōu)化算法是基于粒子群優(yōu)化算法原理對森林資源遙感信息提取算法的模型進(jìn)行優(yōu)化，常用的算法有PSO算法、GPSO算法等。-基于蟻群優(yōu)化算法的模型優(yōu)化算法：蟻群優(yōu)化算法模型優(yōu)化算法是基于蟻群優(yōu)化算法原理對森林資源遙感信息提取算法的模型進(jìn)行優(yōu)化，常用的算法有ACO算法、MMAS算法等。森林資源遙感信息提取精度評價森林資源遙感監(jiān)測與信息提取技術(shù)研究#.森林資源遙感信息提取精度評價森林資源遙感信息提取精度評價：1.森林資源遙感信息提取精度評價是評價遙感數(shù)據(jù)中森林資源信息提取準(zhǔn)確性的過程，是遙感技術(shù)在森林資源調(diào)查與管理中應(yīng)用的重要組成部分。2.森林資源遙感信息提取精度評價方法主要包括地面驗證法、交叉驗證法、獨立數(shù)據(jù)法、誤差矩陣法和受試者工作特征曲線法等。3.森林資源遙感信息提取精度評價指標(biāo)主要包括總體精度、Kappa系數(shù)、制圖精度、漏報率、虛報率和F1值等。森林資源遙感信息提取精度影響因素：1.遙感影像質(zhì)量是影響森林資源遙感信息提取精度的主要因素之一，包括影像的分辨率、波段數(shù)、覆蓋范圍、成像時間和成像條件等。2.森林資源遙感信息提取算法是影響森林資源遙感信息提取精度的另一個主要因素，包括分類算法、分割算法、聚類算法和特征提取算法等。3.森林資源遙感信息提取人員的操作水平也會影響森林資源遙感信息提取精度，包括人員的專業(yè)知識、經(jīng)驗和熟練程度等。#.森林資源遙感信息提取精度評價森林資源遙感信息提取精度提高技術(shù)：1.提高遙感影像質(zhì)量是提高森林資源遙感信息提取精度的基礎(chǔ)，包括提高遙感影像的分辨率、增加遙感影像的波段數(shù)、擴(kuò)大遙感影像的覆蓋范圍、選擇合適的成像時間和成像條件等。2.改進(jìn)森林資源遙感信息提取算法是提高森林資源遙感信息提取精度的關(guān)鍵，包括改進(jìn)分類算法、分割算法、聚類算法和特征提取算法等。森林資源遙感信息提取應(yīng)用研究森林資源遙感監(jiān)測與信息提取技術(shù)研究森林資源遙感信息提取應(yīng)用研究森林資源遙感信息提取技術(shù)研究，重點介紹了森林資源遙感信息提取技術(shù)的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢。主要技術(shù)包括：1.光學(xué)遙感技術(shù)：利用光學(xué)傳感器獲取森林資源信息，主要包括可見光、近紅外和短波紅外波段?？捎糜谔崛∩置娣e、森林類型、森林biomass等信息。2.微波遙感技術(shù)：利用微波傳感器獲取森林資源信息，主要包括L波段、C波段和X波段?？捎糜谔崛∩置娣e、森林生物量、森林火災(zāi)等信息。3.激光雷達(dá)技術(shù)：利用激光傳感器獲取森林資源信息，主要包括航空激光雷達(dá)和地面激光雷達(dá)?？捎糜谔崛∩指叨?、森林biomass、森林冠層結(jié)構(gòu)等信息。森林資源遙感信息提取應(yīng)用研究，重點介紹了森林資源遙感信息提取技術(shù)的應(yīng)用研究進(jìn)展。主要應(yīng)用領(lǐng)域包括：1.森林資源清查：利用遙感技術(shù)獲取森林資源信息，進(jìn)行森林面積、森林類型、森林biomass等信息的清查，為森林資源管理提供數(shù)據(jù)支持。2.森林變化監(jiān)測：利用遙感技術(shù)獲取森林資源信息，進(jìn)行森林面積、森林類型、森林biomass等信息的監(jiān)測，為森林資源變化提供數(shù)據(jù)支持。3.森林火災(zāi)監(jiān)測：利用遙感技術(shù)獲取森林資源信息，進(jìn)行森林火災(zāi)的監(jiān)測，為森林火災(zāi)的預(yù)防和撲救提供數(shù)據(jù)支持。4.森林病蟲害監(jiān)測：利用遙感技術(shù)獲取森林資源信息，進(jìn)行森林病蟲害的監(jiān)測，為森林病蟲害的預(yù)防和治理提供數(shù)據(jù)支持。森林資源遙感監(jiān)測技術(shù)發(fā)展趨勢森林資源遙感監(jiān)測與信息提取技術(shù)研究森林資源遙感監(jiān)測技術(shù)發(fā)展趨勢數(shù)據(jù)融合技術(shù)1.融合多源數(shù)據(jù)：利用多種遙感數(shù)據(jù)源，如光學(xué)影像、雷達(dá)影像、激光雷達(dá)數(shù)據(jù)等，進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，提高森林資源信息提取的精度和可靠性。2.異構(gòu)數(shù)據(jù)融合：處理來自不同傳感器、不同平臺的異構(gòu)數(shù)據(jù)，融合多源數(shù)據(jù)信息，提高森林資源信息提取的效率和準(zhǔn)確性。3.時空數(shù)據(jù)融合：結(jié)合不同時間和空間尺度的森林資源數(shù)據(jù)，進(jìn)行時空數(shù)據(jù)融合，動態(tài)監(jiān)測森林資源變化，提高森林資源信息提取的連續(xù)性和及時性。機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)技術(shù)1.機(jī)器學(xué)習(xí)算法：利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如決策樹、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)等，提取森林資源信息，提高森林資源信息提取的準(zhǔn)確性和可靠性。2.深度學(xué)習(xí)算法：應(yīng)用深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，提取森林資源信息，提高森林資源信息提取的速度和效率。3.遷移學(xué)習(xí)：將預(yù)訓(xùn)練的模型應(yīng)用于森林資源信息提取任務(wù)，減少訓(xùn)練時間，提高森林資源信息提取的準(zhǔn)確性。森林資源遙感監(jiān)測技術(shù)發(fā)展趨勢1.低空遙感平臺：利用無人機(jī)平臺搭載遙感傳感器，進(jìn)行低空遙感數(shù)據(jù)采集，提高森林資源信息提取的精度和分辨率。2.機(jī)載激光雷達(dá)技術(shù)：利用無人機(jī)搭載激光雷達(dá)系統(tǒng)，獲取高精度森林三維結(jié)構(gòu)信息，提高森林資源信息提取的精度和可靠性。3.近景光學(xué)攝影技術(shù)：利用無人機(jī)搭載近景光學(xué)相機(jī)，獲取高分辨率森林影像數(shù)據(jù)，提高森林資源信息提取的精度和細(xì)節(jié)。云計算與大數(shù)據(jù)技術(shù)1.云計算平臺：利用云計算平臺，存儲和處理海量的森林資源遙感數(shù)據(jù)，提高森林資源信息提取的速度和效率。2.大數(shù)據(jù)分析技術(shù)：利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，挖掘森林資源遙感數(shù)據(jù)中的潛在信息，提高森林資源信息提取的準(zhǔn)確性和可靠性。3.分布式處理技術(shù)：利用分布式處理技術(shù)，并行處理森林資源遙感數(shù)據(jù)，提高森林資源信息提取的效率和速度。無人機(jī)技術(shù)森林資源遙感監(jiān)測技術(shù)發(fā)展趨勢物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)1.傳感器網(wǎng)絡(luò)：利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，部署森林資源傳感器網(wǎng)絡(luò)，實時監(jiān)測森林資源的變化，提高森林資源信息提取的及時性和連續(xù)性。2.森林資源物聯(lián)網(wǎng)平臺：構(gòu)建森林資源物聯(lián)網(wǎng)平臺，實現(xiàn)森林資源數(shù)據(jù)的采集、傳輸、存儲和處理，提高森林資源信息提取的效率和準(zhǔn)確性。3.森林資源智能化管理：利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，實現(xiàn)森林資源的智能化管理，提高森林資源管理的效率和科學(xué)性。人工智能技術(shù)1.人工智能算法：利用人工智能算法，如自然語言處理、計算機(jī)視覺等，實現(xiàn)森林資源信息的自動提取和智能分析，提高森林資源信息提取的效率和準(zhǔn)確性。2.知識圖譜：構(gòu)建森林資源知識圖譜，表示森林資源之間的關(guān)系，提高森林資源信息提取的準(zhǔn)確性和可靠性。3.智能決策支持系統(tǒng)：開發(fā)森林資源智能決策支持系統(tǒng)，為森林資源管理者提供決策支持，提高森林資源管理的科學(xué)性和有效性。森林資源遙感信息提取技術(shù)挑戰(zhàn)森林資源遙感監(jiān)測與信息提取技術(shù)研究#.森林資源遙感信息提取技術(shù)挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)存儲與空間信息組織：1.遙感數(shù)據(jù)體量巨大，尤其是多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合后，對存儲容量和空間管理提出了更高的要求。2.如何構(gòu)建高效、靈活的空間信息組織結(jié)構(gòu)，以實現(xiàn)快速檢索和訪問，成為數(shù)據(jù)存儲的一大挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)融合與多源信息集成：1.遙感數(shù)據(jù)具有多源異構(gòu)的特點，如何對不同傳感器、不同時相、不同分辨率的遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，以獲取更加全面、準(zhǔn)確的信息，是數(shù)據(jù)融合面臨的挑戰(zhàn)。2.多源信息集成涉及數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)質(zhì)量控制、數(shù)據(jù)融合算法選擇等多個方面，存在較大的技術(shù)難度。#.森林資源遙感信息提取技術(shù)挑戰(zhàn)遙感圖像分類與目標(biāo)識別：1.遙感圖像分類與目標(biāo)識別是森林資源遙感監(jiān)測的重要內(nèi)容，但受限于遙感圖像分辨率、地物光譜相似性等因素，準(zhǔn)確分類識別仍然面臨挑戰(zhàn)。2.如何設(shè)計魯棒性強(qiáng)的分類算法，提高分類精度，是遙感圖像分類與目標(biāo)識別需要解決的關(guān)鍵問題。森林變化檢測與動態(tài)監(jiān)測：1.森林變化檢測與動態(tài)監(jiān)測是森林資源可持續(xù)發(fā)展的基礎(chǔ)，但由于森林變化緩慢、地物光譜相似性等因素，難以準(zhǔn)確監(jiān)測森林變化。2.如何提高森林變化檢測精度、降低誤báo、加強(qiáng)森林變化動態(tài)監(jiān)測，是森林變化檢測與動態(tài)監(jiān)測面臨的挑戰(zhàn)。#.森林資源遙感信息提取技術(shù)挑戰(zhàn)森林資源可持續(xù)發(fā)展評估與模擬：1.森林資源可持續(xù)發(fā)展評估與模擬是森林資源管理的重要任務(wù)，但受限于數(shù)據(jù)獲取、模型構(gòu)建、參數(shù)反演等因素，評估與模擬精度仍有待提高。2.如何構(gòu)建準(zhǔn)確、可靠的評估與模擬模型，提高評估與模擬精度，是森林資源可持續(xù)發(fā)展評估與模擬面臨的挑戰(zhàn)。森林資源遙感信息提取前沿與趨勢：1.深度學(xué)習(xí)技術(shù)在遙感信息提取領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展，如何將深度學(xué)習(xí)技術(shù)與傳統(tǒng)遙感方法相結(jié)合，以