空地遥感融合与深度学习在树木参数提取及生态监测中的应用

张　军 （ 广州市城市规划勘测设计研究院有限公司 ）

https://doi.org/10.37155/2811-0595-0409-31

Abstract

空地遥感融合与深度学习技术的结合为树木参数精准提取及生态环境动态监测提供了创新解决方案。本 研究基于航空遥感（如无人机LiDAR、高分辨率影像）与地面遥感（如地基激光雷达、光谱仪）的多源数据融合，构 建时空互补的森林三维信息模型；借助深度学习算法（如卷积神经网络、Transformer架构）对复杂遥感数据进行特征 自动提取与语义理解，实现树木胸径、树高、生物量等结构参数的高精度反演。研究表明，空地遥感融合可有效弥补 单一数据源在空间分辨率、三维结构表征等方面的局限，而深度学习的引入显著提升了复杂森林场景下的参数提取效 率与鲁棒性。该技术体系在森林碳储量估算、植被健康监测、生物多样性评估等生态监测领域具有重要应用价值，为 全球变化背景下的森林生态系统管理提供了数据支撑与技术范式。

Keywords

空地遥感融合；深度学习；树木参数提取；生态监测；森林资源管理

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Copyright © 2025 张　军 Publishing time:2025-09-30
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