基于深度学习的高光谱与多源遥感数据融合分类方法的探索与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

随着遥感技术的飞速发展，高光谱遥感数据和多源遥感数据在各个领域的应用日益广泛。高光谱遥感数据凭借其超高的光谱分辨率，能够获取地物丰富的光谱信息和空间信息，在精准农业中，可通过分析高光谱数据监测农作物的生长状况、病虫害情况以及营养成分含量，从而为精准施肥和病虫害防治提供科学依据；在林业资源调查中，能准确识别不同树种，评估森林健康状况和生物量；在地质勘探领域，有助于探测矿物类型和分布等。而多源遥感数据则包含了多种数据源的信息，如光学遥感数据、雷达遥感数据、激光雷达数据等，这些不同类型的数据能够从多个角