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申请/专利权人：自然资源部第二地理信息制图院(黑龙江省第五测绘地理信息工程院)

摘要：一种基于多时序影像的东北农作物种植结构图像生成方法，涉及农业图像处理技术领域，针对现有技术生成的农作物种植结构图像不准确的问题，本申请利用深度全卷积神经网络模型提升单期农作物的影像解译效果，采用多时序智能解译结果的规则组合，有效避免了鲜食玉米、旱播水稻的影响，大幅度提升农作物种植区域识别结果的准确性，进而提升了生成的农作物种植结构图像的准确性。采用图像膨胀‑收缩组合和优化图斑边界方法，有效提升农作物种植结构图像图斑边界的可靠性。

主权项：1.一种基于多时序影像的东北农作物种植结构图像生成方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一：针对同一种植区，分别获取该种植区苗期遥感影像、生长旺盛期遥感影像以及成熟期遥感影像；步骤二：对苗期遥感影像中水稻图斑和非水稻图斑进行标记，得到苗期标记遥感影像，并以苗期遥感影像为输入，标记遥感影像为输出，训练苗期神经网络；步骤三：对生长旺盛期遥感影像中水稻图斑、玉米图斑、大豆图斑及其他图斑进行标记，得到生长旺盛期标记遥感影像，并以生长旺盛期遥感影像为输入，生长旺盛期标记遥感影像为输出，训练生长旺盛期神经网络；步骤四：对成熟期遥感影像中水稻图斑、玉米图斑、大豆图斑及其他图斑进行标记，得到成熟期标记遥感影像，并以成熟期遥感影像为输入，成熟期标记遥感影像为输出，训练成熟期神经网络；步骤五：针对待处理种植区，分别获取该区域的苗期遥感影像、生长旺盛期遥感影像以及成熟期遥感影像；步骤六：分别将步骤五中得到的苗期遥感影像、生长旺盛期遥感影像以及成熟期遥感影像，输入训练好的苗期神经网络、生长旺盛期神经网络以及成熟期神经网络，得到输出的苗期标记遥感影像、生长旺盛期标记遥感影像以及成熟期标记遥感影像；步骤七：根据步骤六得到的苗期标记遥感影像、生长旺盛期标记遥感影像以及成熟期标记遥感影像中的图斑，生成农作物种植结构图像；所述步骤七的具体步骤为：步骤七一：分别获取步骤六中得到的苗期标记遥感影像、生长旺盛期标记遥感影像以及成熟期标记遥感影像中标记的图斑，即三期影像图斑；步骤七二：获取三期影像图斑中，任意两期中水稻图斑的重合部分，记为水稻种植范围图像；步骤七三：获取成熟期标记遥感影像中的玉米图斑，以及成熟期标记遥感影像中的其他图斑和生长旺盛期标记遥感影像中的玉米图斑的重合部分，并以得到的玉米图斑和重合部分作为玉米种植范围图像；步骤七四：获取生长旺盛期标记遥感影像中的大豆图斑，并在大豆图斑中删除水稻种植范围和玉米种植范围后，得到大豆种植范围图像；步骤七五：水稻种植范围、玉米种植范围以及大豆种植范围之外的部分，即为其他区域图像；步骤七六：将水稻种植范围图像、玉米种植范围图像、大豆种植范围图像以及其他区域图像，进行栅格计算，得到农作物分类栅格图像，即农作物种植结构图像。

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权利要求：

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