RNN 结合可解释性分离相似森林类别
原文标题：Exploring Interpretability in Deep Learning-Based Forest Classification - Separating Similar Forest Classes using Sentinel-2 Time Series
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研究评估循环神经网络（RNN）从 Sentinel-2 时间序列进行树种分类的潜力，并利用 Integrated Gradients 分析光谱-时间特征归因，重点区分纯云杉与混合云杉像素。最佳 RNN 的 Macro-F1 达 0.851，优于 XGBoost 和随机森林，归因分析揭示了区分两类森林的关键物候期与光谱区域。
- 问题
- 像素级区分纯云杉与混合云杉林分，用于中欧森林物种制图。
- 方法
- 用 RNN 处理 Sentinel-2 时间序列做树种分类，并以 Integrated Gradients 量化光谱-时间特征归因。
- 结果
- 最佳 RNN 测试 Macro-F1 达 0.851，比 XGBoost 高 0.012、比随机森林高 0.103。
- 影响
- 遥感+生态监测场景可直接参考：时序模型优于树模型，且归因能定位关键物候期与波段（如 DOY 125 后、B11）。
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