【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及农作物智能分类，尤其涉及一种基于遥感影像的复杂背景下作物种植区域识别方法。
技术介绍
1、随着对地观测技术的迅速发展，遥感技术能够及时获取大尺度的空间信息。多光谱波段和高分辨率的卫星传感器的发展促进了遥感数据在智能农业领域的可用性。这些数据从根本上改变了我们获取广泛农业知识的能力，为作物管理和土地利用模式提供了宝贵见解。在现代农业中，遥感影像能够提供宏观、实时、高分辨率的监测数据，实现对农作物的动态监测和高效管理。在众多基于遥感影像的农业应用中，精确绘制作物分布图是一个关键任务，它涉及到农业生产资源的合理配置以及粮食安全等诸多重要议题。
2、在遥感技术发展初期，作物类型识别主要依靠目视解译方法。近几十年来，基于计算学模型的卫星图像自动计算和识别已成为研究作物种植分布方法的主要手段。这些计算模型通过抽象建模分析遥感影像，有效地学习和解析数据中的特征。传统的机器学习方法，如支持向量机(svm)、随机森林(rf)和逻辑回归(lr)，在遥感图像的作物识别研究中展现出卓越的性能。一般而言，基于遥感数据的作物识别研究本质上...
【技术保护点】
1.一种基于遥感影像的复杂背景下作物种植区域识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于遥感影像的复杂背景下作物种植区域识别方法，其特征在于，所述S1中遥感数据为哨兵2号卫星遥感影像数据。
3.根据权利要求2所述的一种基于遥感影像的复杂背景下作物种植区域识别方法，其特征在于，所述S1的具体实现步骤如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于遥感影像的复杂背景下作物种植区域识别方法，其特征在于，所述S2中各特征具体如下：
5.根据权利要求1所述的一种基于遥感影像的复杂背景下作物种植区域识别方法，其特征...
【技术特征摘要】
1.一种基于遥感影像的复杂背景下作物种植区域识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于遥感影像的复杂背景下作物种植区域识别方法，其特征在于，所述s1中遥感数据为哨兵2号卫星遥感影像数据。
3.根据权利要求2所述的一种基于遥感影像的复杂背景下作物种植区域识别方法，其特征在于，所述s1的具体实现步骤如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于遥感影像的复杂背景下作物种植区域识别方法，其特征在于，所述s2中各特征具体如下：
5.根据权利要求1所述的一种基于遥感影像的复杂背景下作物种植区域识别方法，其特征在于，所述s3中构建net-slr分类模...
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