一种结合混合像元分解与深度学习的耕地套种林木识别方法

本发明公开了一种结合混合像元分解与深度学习的耕地套种林木识别方法，包括如下步骤：通过处理遥感影像数据生成基础分类数据；基于历史监测数据和分类标准，建立耕地套种林木样本标签并构建标准化样本集；使用混合像元分解技术计算端元丰度和交叉端元贡献比，结合区域面积完成初步分类；设计深度学习网络架构，利用多尺度和方向特征提取技术进行模型训练与优化；通过模型自动提取光谱、纹理和空间特征，并融合生成分类结果；采用验证集和测试集对模型进行性能评估，并优化分类参数。本发明实现了对耕地套种林木地物目标的精准分类与识别。