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申请/专利权人：河南理工大学
摘要：本申请涉及遥感技术和环境科学领域，公开了一种双注意力机制深度网络的森林冠层高度反演模型，包括：卷积神经网络模块，用于从输入的离散森林点云植被指数数据中提取空间特征；双向长短期记忆网络模块，用于分析提取的特征中的时序信息；空间注意力机制，用于生成空间注意力权重矩阵；通道注意力机制，用于生成通道注意力权重矩阵；融合模块，用于整合所述空间注意力权重矩阵与通道注意力权重矩阵；输出层，用于根据融合后的特征预测森林冠层高度。本发明通过结合卷积神经网络和双向长短期记忆网络，并且引入空间注意力机制和通道注意力机制，使模型能够更精确地关注和强化影响预测结果的关键特征。
主权项：1.一种双注意力机制深度网络的森林冠层高度反演模型，其特征在于，包括：卷积神经网络模块，用于从输入的离散森林点云植被指数中提取空间特征；双向长短期记忆网络模块，用于分析提取的特征中的时序信息；空间注意力机制，配置于所述卷积神经网络模块之后，用于生成空间注意力权重矩阵，以强化局部空间特征的表达；通道注意力机制，配置于所述空间注意力机制之后，用于生成通道注意力权重矩阵，以强化特征通道间的相关性；融合模块，用于整合所述空间注意力权重矩阵与通道注意力权重矩阵，生成最终的特征表达；输出层，用于根据融合后的特征预测森林冠层高度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河南理工大学 一种双注意力机制深度网络的森林冠层高度反演模型
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