WLC-Net：一种稳健且高效的深度学习木叶分类方法

基于深度学习的 Wood-Leaf 分类网络 (WLC-Net) 通过将线性性作为固有特征、优化输入输出结构和采样技术，提高了树木点云中木质和叶子点的分类准确性、完整性和速度。模型在三个不同的树种数据集上进行了训练和评估，并表现出优越的性能，尤其在木叶分类的准确性方面表现出色。该方法具有高应用性和进一步优化的潜力。