基於卷積-LSTM-Transformer 的空間-光譜-時間深度回歸模型，用於大面積紅樹林冠層高度預測;Spatial-Spectral-Temporal Deep Regression Model for Large-Area Mangrove Canopy Height Prediction

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題名:	基於卷積-LSTM-Transformer 的空間-光譜-時間深度回歸模型，用於大面積紅樹林冠層高度預測;Spatial-Spectral-Temporal Deep Regression Model for Large-Area Mangrove Canopy Height Prediction
作者:	陳映濃
貢獻者:	國立中央大學太空及遙測研究中心
關鍵詞:	深度學習;迴歸;紅樹林;樹冠高;衛星;雷達;deep learning;regression;mangrove;canopy height;Sentinel-1;Sentinel-2;LiDAR
日期:	2024-09-27
上傳時間:	2024-09-30 14:32:17 (UTC+8)
出版者:	國家科學及技術委員會(本會)
摘要:	本計畫欲提出一個基於 Spatial Spectral Temporal 資訊的紅樹林樹冠高度迴歸模型，並能比過去State-of-the-art 來得有效
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[太空及遙測研究中心] 研究計畫

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