基于多源遥感数据增强的云雾地区农作物识别方法

本发明提供了一种基于多源遥感数据增强的云雾地区农作物识别方法，属于图像处理和识别技术领域，本发明为了解决现有农作物遥感识别方法中光学影像数据在云雾地区获取困难、仅基于雷达影像或单期无云光学遥感影像的识别准确率较低等问题，引入深度学习算法，在生成对抗网络中引入三重注意力机制，实现基于时序多源遥感数据的数据增强，利用增强后的时序无云光学影像，基于农作物物候特征差异，构建深度时空特征提取网络和双分支深度神经网络，增强对农作物识别的特征提取与类型判别能力，最终实现云雾地区农作物类型的准确识别和种植面积的高效提取，对坚持集约利用资源原则、科学合理利用耕地资源、落实最严格耕地保护制度具有重要意义。