一种融合动态光谱优化与多尺度特征强化的农作物遥感分类方法

本发明公开了一种融合动态光谱优化与多尺度特征强化的农作物遥感分类方法。该方法包括对多光谱图像进行预处理，自动选择有效波段组合并生成特化植被指数，将植被指数与光学图像融合生成融合光谱图，通过多尺度特征提取与加权模块提取合多尺并融度特征，最终利用轻量级预测头实现逐像素分类。此外，还引入了加权优化损失函数，有效了平衡各类别损失贡献，进一步提高分类精度和鲁棒性。本发明解决了现有农作物遥感分类方法存在使用光谱波段窄化、异化特征捕捉能力不足等问题，提高了基于多光谱图像对不同农作物进行遥感分类任务的成功率和准确性。