针对森林复杂冠层结构和林分高密度下遥感树种识别精度不高的问题,将能够提取高维数据立体特征的三维卷积神经网络(3D-CNN)引入到遥感影像树种识别中,并利用残差网络(ResNet)对其进行改进,提出三维残差卷积神经网络(3D-RCNN),以减小网络深度带来的误差,降低退化现象的影响。联合高分五号高光谱数据(GF-5 AHIS)和高分六号高空间分辨率数据(GF-6 PMS),辅以森林资源数据和外业调查数据构建样本集。结合3D-RCNN思想构建树种识别模型。实验结果表明:相较于传统3D-CNN,3D-
