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该论文评估了基于循环神经网络(RNN)的Sentinel-2时间序列树种分类方法，并使用积分梯度(Integrated Gradients)进行可解释性分析，重点研究了纯林与混交林挪威云杉像元的区分，最佳RNN模型Macro-F1达0.851，优于XGBoost和随机森林。