基于多源卫星影像的农作物分类方法

本发明涉及卫星遥感应用技术领域，公开了基于多源卫星影像的农作物分类方法，该方法首先获取多时相卫星影像数据，提取光谱反射率特征生成矩阵并构建分类模型集合；设定特征参数类别集，基于此获取历史影像的纹理、植被指数参数及空间分辨率数据，建立特征融合关联模型；提取当前影像中农作物区域的光谱及纹理特征参数，结合模型优化生成优化后特征集；基于优化特征集及分类模型更新分类逻辑，生成目标分类方案并校准空间关系；最后获取作物生长周期数据，建立时序特征关联规则以优化作物类型空间分布图谱。该方法通过多源特征融合与动态优化，提升了农作物分类精度与可靠性，适用于精准农业管理场景。