强化AI算力与时序追溯的植被物种识别方法

本发明公开了强化AI算力与时序追溯的植被物种识别方法，包括：采集多源遥感数据并进行预处理，构建时空对齐、分辨率统一的植被分类数据集；基于植被分类数据集生成植被掩膜，得到标准化样本切片，并结合光谱特征构建训练数据集；基于植被物候特征对训练数据集进行分时相处理，输出初步植被分类结果；对初步植被分类结果进行对象级优化，得到优化后的植被分类结果；结合地形数据对优化后的植被分类结果进行校正，生成目标年份的植被物种分类图，并通过迁移学习实现指定时间段内的植被动态变化反演。由此，能够突破传统分辨率限制、解决多源数据独立使用导致的分类误差问题、显著提高复杂植被类型的区分度以及支持历史植被动态回溯分析。