一种融合无人机多光谱数据与激光雷达数据的农作物分类方法

本发明公开了一种融合无人机多光谱数据与激光雷达数据的农作物分类方法，涉及农作物分类技术领域。包括以下步骤：获得CHM栅格数据、农作物区域边界矢量文件以及无人机多光谱反射数据，地理对齐无人机多光谱反射数据与CHM栅格数据，构建多组特征分解组，输入EOFFM‑Fusion UNet模型获得最稳定的变量组合，构建多种农作物分类模型，将最稳定的变量组合输入不同农作物分类模型中进行训练，通过评价指标评价分类精度，利用农作物区域矢量文件验证分类结果一致性，从空间尺度和物理机理层面证明方法的可靠性。本发明能够显著提高农作物分类的精度与时效性，为区域农业生产监测和精准农业管理提供可靠的技术支撑。