تقنية التصوير عن بعد بفضل تغطيتها الواسعة وفعاليتها العالية وقدرتها على الحصول على معلومات متعددة الأبعاد، أصبحت أداة مهمة في استطلاع الغابات. تحتوي الصور الطيفية متعددة القنوات على دقة مكانية وطيفية عالية، مما يمكنها من الاستفادة من الاختلافات الطيفية بين المواد الفعالة المختلفة، بينما توفر بيانات الرادار المنهجيات الاصطناعية معلومات هيكلية مستقرة وسمات نسيجية تُعتَبَر ملحقًا مهمًا للصفات الطيفية. ومع ذلك، فإن الفروق في هياكل وتعبيرات المعلومات بين البيانات من الصنفين النشط والسلبي للاستشعار عن بعد يؤدي غالبًا إلى تأثير محدود في التكامل المرئي وتأثير ذلك على دقة التصنيف. وتتناول هذه الدراسة هذه المشكلة بمنطقة محددة من مدينة بوير في مقاطعة يونان، وتختار ثلاثة أنواع من الأشجار في الغابة (صنوبر سيمائي، الأوكالبتوس، البلوط) ونوعًا واحدًا من أنواع الأراضي الزراعية المربحة (حديقة الشاي وثلاثة أنواع أخرى من الأشياء ليكونوا كيانات الصنف، لبناء شبكة عميقة لتصنيف الغابات على أساس البيانات من مصادر استشعار عن بعد النشطة والسلبية. تدمج هذه الطريقة صور الطيف متعدد القنوات ستود إيسلوب إحكام مع وصولية كبيرة وتقدم آليات تنظيمية تطبيعية لنسية قابلة للتعلم، لتحقيق دمج ديناميكي للملامح التي يجب عليها التركيز على المناطق الرئيسية الهامة في الصورة الإصطناعية بالرادار النشط وتوازي سياقات العقد ديور. عند الدمج، يستخدم النموذج الآلية الانتباه لخصائص الطيف المتعددة، مقترنة بصفائح الرادار النشط الهامة، تنظم تداخل السمات الديناميكي للمرحلة الخاصة بلكل المواد. توضح النتائج التجريبية أن النظام المقترح حقق معادلة الأداء لدى استراتيجيت باستخدام مستويات الاحتكاك المختلفة وخيارات الاختلاف. الدراسة تحقق الفعالية في أداة التكامل المرئي في التصنيف للاستشعار عن بعد الصنفي والسلبي في ظروف بيئية معقدة، وتوفرالدعم والفكرة الممكنة والتقنية للتصنيف الغابي من مصادر المستشعرات المتعددة.

Sentinel-2؛ Sentinel-1؛ الانتباه المتقاطع؛ توضيح سمة؛ تصنيف الغابات؛ النماذج الأصلية؛ التساقط الملموس