9类树种分类
该模型在融合了主成分分析与归一化植被指数的遥感数据上，能以显著优于现有方法的速度和精度识别九种主要造林树种。
He, Tao · 周厚奎 · Xu, Caiyao · 胡军国 · Xue, Xingyu · 徐流畅 · 楼雄伟 · 曾凯 · Qun, Wang
Sustainability 2023
ResNet在自建森林树种数据集上验证准确率达84.91%，在所有对比算法中最高。
在公开遥感数据集NWPU RESISC-45上，ResNet仅训练100个epochs即达到87.90%的验证准确率，证明了其在遥感图像分类中的有效性。
使用主成分分析的第一、第二主成分和NDVI合成的RGB图像在所有波段组合中获得最高验证准确率。