一种基于跨时相特征耦合的作物种植区识别方法及系统

本发明公开了一种基于跨时相特征耦合的作物种植区识别方法及系统，属于作物种植识别技术领域，方法包括：基于遥感影像进行标注并对标签进行处理，生成数据集；利用数据集在跨时相影像模型中进行全监督训练，优化数据后生成跨时相识别结果；对模型的骨干网络的特征层进行对抗学习，融合跨时相特征，生成耦合特征的识别结果数据；对跨时相识别结果以及耦合特征的识别结果数据进行融合，生成最终的作物种植区识别结果数据。本发明构建了高精度标签、对跨时相作物特征进行深度挖掘，通过融合不同时相、耦合特征的识别结果，对预测优化，使结果更加接近实际分布情况，改善了由于单一特征导致识别不准和不全的问题，提升了作物识别的准确度。