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摘要：本申请提供了一种沿输电走廊树种的分类方法和分类装置，该方法包括：获取多源遥感数据；对多源遥感数据进行特征处理，得到多个特征；依次计算基准特征与第一特征的JM距离，以根据JM距离选取多个特征生成目标特征组合；使用局部最大值过滤器从冠层高度模型中识别出树梢，得到树梢图像，并使用分水岭分割算法从冠层高度模型中圈定出树冠的轮廓，得到树冠图像；对树梢图像和树冠图像进行裁切，分别得到多个中心图块和多个外接矩形图块；将第一输入数据和第二输入数据同时输入至改进的Transformer分类模型中，得到沿输电走廊的单木级树种分类结果。本申请解决了现有技术中对单木级树种分类的准确率低下的问题。

主权项：1.一种沿输电走廊树种的分类方法，其特征在于，包括：获取多源遥感数据，所述多源遥感数据包括多光谱图像、热红外图像和点云数据，所述点云数据包括机载激光点云数据和背包式激光点云数据；对所述多源遥感数据进行特征处理，得到多个特征，所述特征至少包括纹理特征，可见光波段特征、近红外波段特征、热红外波段特征、归一化植被指数特征和摄影测量点云姿态特征，所述摄影测量点云姿态特征为所述点云数据中树木的形态特征；依次计算基准特征与第一特征的JM距离，以根据所述JM距离选取多个所述特征生成目标特征组合，所述基准特征为任意一个所述特征，所述第一特征为除所述基准特征之外的任意一个所述特征，所述目标特征组合由所述基准特征和多个所述第一特征形成的组合；使用局部最大值过滤器从冠层高度模型中识别出树梢，得到树梢图像，并使用分水岭分割算法从所述冠层高度模型中圈定出树冠的轮廓，得到树冠图像，所述冠层高度模型为一种描述植被冠层高度分布的数字模型；对所述树梢图像和所述树冠图像进行裁切，分别得到多个中心图块和多个外接矩形图块，所述中心图块为对所述树梢图像以所述树梢为中心进行裁切的图块，所述外接矩形图块为对所述树冠图像以所述树冠的外接矩形为边缘裁切的图块；将第一输入数据和第二输入数据同时输入至改进的Transformer分类模型中，得到沿输电走廊的单木级树种分类结果，所述第一输入数据为所述目标特征组合和所述中心图块，所述第二输入数据为所述目标特征组合和所述外接矩形图块，改进的所述Transformer分类模型为双通道输入并行输入处理得到所述单木级树种分类结果的Transformer模型。

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