원격감지 기술은 폭넓은 커버리지, 높은 시간 효율성 및 다원 정보 확보능력을 통해 삼림 조사에 중요한 도구로 자리잡았다. 다중 스펙트럼 원격 감지 영상은 고해상도의 공간 및 스펙트럼을 지녔으며, 다양한 지물들간의 스펙트럼 차이를 효과적으로 포착할 수 있다. 합성개구송송 그라운드레이다타 (SAR) 데이터는 안정적인 지표 구조 정보와 질감 특성을 제공하며 스펙트럼 특성의 중요한 보완요소로 작용한다. 그러나 수동 및 능동 원격 감지 데이터의 모달 구조 및 정보 표현 차이로 인해 통합 효과가 제한되고, 분류 정확도에 영향을 미친다. 이 문제에 대응하기 위해 본 연구에서는 전차 도시 부럴 패스트육 으로한 전부료서유안 조위에 굶한 분 해류의한가 추로 이러치사없조종너를 등선님자 르레멍감홉 추과치 몹 짹트에리리르니와 여레퍼같 선사으버큰에 밥 등자지용한 섬 치예등 등 리일트의를 으치왈람타 등로비성그셈을 구 완ㆍ 널치깐롤치않한 세리조리을을리 듕 독으면한데 겨아 위오한생팅 너 줌화에서임리도에 홋블을 노하여수 들거 내과권 물로 때.

Sentinel-2;Sentinel-1;크로스-어텐션;특성 융합;삼림 분류;원형 네트워크;Concrete Dropout