审稿意见
一、文章总体评价
本文《应用深度学习融合LiDAR和高光谱反演森林生物量》将深度学习技术应用于森林生物量的估算中，通过融合机载激光雷达（LiDAR）和高光谱遥感数据，显著提高了生物量估算的精度。文章结构合理，数据详实，方法科学，结论明确，对林业遥感领域的研究具有重要参考价值。
二、优点
选题新颖，创新性强：本文创新性地将深度学习技术应用于森林生物量的估算，结合LiDAR和高光谱数据，提出了多源数据融合的新方法，显著提高了估算精度。
数据丰富，处理细致：文章详细描述了LiDAR和高光谱数据的获取、预处理及变量提取过程，数据处理细致且科学，为后续建模提供了高质量的数据基础。
模型多样，对比分析全面：本文采用了随机森林（RF）、梯度提升决策树（GBDT）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等多种模型进行生物量估算，并进行了全面的对比分析，充分展示了不同模型的性能差异。
结果可信，讨论深入：通过测试集验证了模型的预测精度，结果可信度高。同时，文章深入讨论了研究方法的局限性及未来研究方向，为后续研究提供了有益的参考。
三、不足与建议
文献综述部分略显薄弱：虽然文章提及了部分相关文献，但综述部分可以更加详细，涵盖更多国内外在该领域的研究进展，特别是深度学习在遥感数据处理中的应用案例，以更好地体现本文研究的背景和意义。
数据处理细节可进一步丰富：文章在数据处理部分虽已较为详尽，但可以增加一些关键步骤的具体实现代码或算法流程图，以便读者更好地复现研究结果。
误差分析可更加全面：文章在结果分析部分主要关注了模型的预测精度，但对误差来源的分析相对较少。建议增加对不同误差来源的分析，如模型参数设置、数据噪声等，以便读者更全面地理解研究结果。
推广性和普适性讨论不足：文章在研究区域的特定性方面进行了讨论，但缺乏对研究方法在不同森林类型和地理环境中的普适性和推广性的深入探讨。建议增加相关讨论，以提高研究成果的应用价值。
四、结论
综上所述，本文在融合深度学习、LiDAR和高光谱数据进行森林生物量估算方面取得了显著成果，具有较高的学术价值和应用前景。但文章在文献综述、数据处理细节、误差分析和推广性讨论等方面仍有提升空间。建议作者在后续研究中关注上述问题，并对文章进行适当修改和完善，以提升论文的整体质量和学术水平。
审稿结论：本文研究内容丰富，方法科学，结论明确，具有较高的创新性。建议在适当修改并补充相关信息后，考虑在《林业工程学报》上发表。@百度学术@知网学术