基于生长率编码器的作物时序广义分类研究

来源：计算机测量与控制杂志2026年第3期北京时间：

作者：郭威,马圣洁,马兴录

单位：青岛科技大学崂山校区

摘要：作物分类是农业遥感工作的基础任务之一。在实际应用场景中，作物的生育期会由于不同地区的气候、种植习惯等因素不同而出现较大差异。现有的分类方法在跨地域、跨年份的数据上的分类效果不佳，模型的推广效果有限。因此对地块级的卫星图像时间序列作物广义分类工作展开了研究，提出了一种基于注意力机制的生长率编码器，采用了积温映射生长率的方法，将日历时间替换为归一化生长进度进行时序位置编码，提升时序分类模型在跨地域、跨年份数据上的适应性。通过对4个研究区的小麦、大豆、玉米等7种作物的数据集进行推理测试，该方法整体准确率（OA）和F1分数分别达到了91.22%和83.47%，证明该方法可以应对更复杂的数据，能够显著提高分类模型的泛化能力。

关键词：卫星遥感;作物分类;SITS;生长率;注意力机制

基金资助：山东省教育厅本科教改项目重点项目(Z2023152); 国家自然基金面上项目(22374086)