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申请/专利权人：航天宏图信息技术股份有限公司
摘要：本发明提供了一种融合关键生育期的深度学习作物提取方法、装置及设备，包括：获取研究区域对应的初始对地观测数据，并根据作物生育分布特征从初始对地观测数据筛选出两期目标对地观测数据；通过训练得到的作物提取模型，基于两期目标对地观测数据进行作物分布预测，以生成研究区域对应的作物分布预测数据；对作物分布预测数据中包含的作物图斑进行优化，以生成研究区域对应的作物分布成果。本发明不仅可以利用不同分辨率的对地观测数据实现作物提取，还可以充分利用作物的生育期，实现大面积、精准的作物分布预测。
主权项：1.一种融合关键生育期的深度学习作物提取方法，其特征在于，包括：获取研究区域对应的初始对地观测数据，并根据作物生育分布特征从所述初始对地观测数据筛选出两期目标对地观测数据；其中，所述作物生育分布特征用于表征作物关键生育期；通过训练得到的作物提取模型，基于两期所述目标对地观测数据进行作物分布预测，以生成所述研究区域对应的作物分布预测数据；其中，所述作物提取模型采用双时相生成对抗网络框架，所述作物提取模型包括时空分析层，所述时空分析层用于减少所述目标对地观测数据的分辨率对所述作物分布预测数据的影响；对所述作物分布预测数据中包含的作物图斑进行优化，以生成所述研究区域对应的作物分布成果。
全文数据：
权利要求：
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