一种基于多时序影像的东北农作物种植结构图像生成方法

一种基于多时序影像的东北农作物种植结构图像生成方法，涉及农业图像处理技术领域，针对现有技术生成的农作物种植结构图像不准确的问题，本申请利用深度全卷积神经网络模型提升单期农作物的影像解译效果，采用多时序智能解译结果的规则组合，有效避免了鲜食玉米、旱播水稻的影响，大幅度提升农作物种植区域识别结果的准确性，进而提升了生成的农作物种植结构图像的准确性。采用图像膨胀‑收缩组合和优化图斑边界方法，有效提升农作物种植结构图像图斑边界的可靠性。