基于多尺度时变信息提取网络的SAR农作物分类方法

本发明涉及一种基于多尺度时变信息提取网络的SAR农作物分类方法，包括：获取待分类时序SAR影像；对待分类时序SAR影像进行预处理，并根据预处理结果和预设的标签数据进行配准，得到待分类切片数据；将待分类切片数据输入至预先构建的分类网络模型，得到待分类时序SAR影像的农作物分类结果，其中，预先构建的分类网络模型由多尺度时变信息模块和多尺度空间信息模块融合构建的初始网络模型训练得到。由此，通过构建多尺度时变信息网络模型对时序SAR影像中的信息进行分类，实现了在低参数量条件下，对农作物自动化智能化的高效准确分类，得以实现全天时全天候的农作物种植区监测。