基于时间卷积神经网络的时序极化SAR农作物分类方法

本发明属于雷达遥感图像处理和农作物分类技术领域，提供一种基于时间卷积神经网络的时序极化SAR农作物分类方法，包括获取目标区域的时序极化SAR数据集；时序极化SAR数据预处理与作物生长监测分析；面向时序极化SAR数据的时间卷积神经网络构建，通过一维卷积提取时序极化SAR数据的时间上下文信息，生成高阶时序特征；TCN网络中超参数调整和作物分类结果制图，通过控制变量法对TCN网络中的超参数进行调整；对SAR坐标系下的作物分类结果进行地理编码，通过制图输出地理坐标系下的最终分类结果。本发明将时间序列信息和极化特征相结合，充分发挥极化SAR数据的时间信息与极化特征信息，大幅提高了农作物的分类精度。