一种基于语义和边界联合学习的时间序列遥感影像农作物分类方法

本发明提供了一种基于语义和边界联合学习的时间序列遥感影像农作物分类方法。本发明的核心创新在于多尺度时空特征联合优化机制，通过构建多层级时空特征提取器，分别捕获高层级的粗粒度语义特征和低层级的细粒度边界特征，通过语义边界协同网络交互语义和地块边界特征，实现端到端的高精度农作物遥感分类。此外，通过构建语义与地块边界信息增强模块，加强对细粒度地块边界特征的学习能力，从而引导农作物类型在相应地块上的时空特征学习，提升农作物提取的精度，有效减少了漏检和误检现象。本发明提供的方法扩展性强，可以自由替换时序特征提取的网络，为实现精准、自动的农作物类型遥感分类提供了有效的技术手段。