一种基于CNN-ViT的时间序列遥感农作物分类方法和装置

本发明公开了一种基于CNN和ViT的时间序列遥感影像农作物分类方法，属于遥感影像农作物分类技术领域。首先，获取时间序列遥感影像数据并构建标准化数据集。其次，采用CNN提取影像局部空间特征，增强模型对空间细节的感知能力。随后，引入动态时间位置编码和静态空间位置编码，结合Transformer模块建模时间维度的帧间动态变化和空间维度的特征交互关系，生成统一的时空联合特征表示。最后，通过像素级分割头将时空特征映射为类别概率分布，生成完整的分类结果图，实现农作物种植类别的精准预测。本发明通过结合CNN的局部特征提取能力和Transformer的全局特征建模能力，引入时空位置编码，有效捕捉时间与空间特征，显著提升了时序遥感影像农作物分类的精度和效率。