双分支时序作物制图网络

小农田精度破90%

一种双分支LSTM网络，能对分散不规则的小面积农田进行高精度作物类型制图。

Yanjun, Wu · Zhenyue, Peng · Hu, Yimin · 王儒敬 · Xu, Taosheng

Remote Sensing of Environment 2025

参数信息

总体精度

97.70 %

平均交并比

90.70 %

技术优势

小地块精度破90%

在CF数据集上平均IoU达到90.70%，成为唯一超过90%的模型。

不用换结构也能迁移

在不同农业区域上表现出稳定性和鲁棒性。

应用场景

• 作物制图：直接生成高精度作物类型图，省去大量人工目视解译。
• 遥感图像分析：利用时间序列遥感图像，自动识别零散不规则地块的作物类型。
• 精准农业：为精准农业提供准确的地块尺度作物分布信息，支撑变量施肥等管理。
• 时序数据分析：利用LSTM建模时序信息，捕捉作物生长季的光谱变化特征。