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作者：王俊迪;赵慧;罗耀华;袁正蓉;
单位：成都理工大学计算机与网络安全学院;中国科学院,水利部成都山地灾害与环境研究所;中国科学院大学;
摘要：高光谱遥感影像的光谱分辨率高，在植被生态监测领域具有极大的应用潜力，不仅能够准确区分植被类型，还能够对植被参数进行精准反演。海量高维的高光谱数据应用于植被监测需要高效、准确、灵活的数据分析和计算方法，深度学习为高光谱遥感在植被研究中存在的维度灾难、“同谱异物”和“同物异谱”、非线性特征提取等问题提供了一种新的解决方法。文章首先从计算机算法结构上阐明了深度学习模型在高光谱遥感应用中的优缺点，其次从植被分类和参数反演两方面综述了深度学习算法在高光谱的应用场景，最后指出了深度学习应用存在的问题并提出未来的研究趋势。
关键词：深度学习;;植被高光谱;;物种识别;;理化参数;;遥感反演
基金资助：科技部重大专项(2019QZKK0404);; 西藏科技厅重大专项(XZ202201ZD0005G02)
