随着高分辨率卫星与无人机技术的进步，农业遥感数据量呈指数级增长。面对海量多源数据，传统分析方法难以满足现代精准农业的需求。深度学习以其强大的特征提取能力，为作物分类、长势监测等提供了智能化解决方案。本文聚焦五种主流深度学习算法，解析其在农业遥感中的应用特点与实施场景。
应用特点：卷积神经网络通过局部连接和权值共享机制，高效提取影像的空间特征，在作物类型识别、病虫害检测中表现出色。该算法特别适合处理高分辨率图像，能够捕捉复杂背景下的微小变化，提供精确的分类结果。
实施场景：在农业遥感中，首先对Sentinel-2或Landsat时序影像进行预处理，包括去云、大气校正等步骤。接着，从影像中提取光谱波段和植被指数（如NDVI），构建训练集。使用迁移学习策略，基于ImageNet预训练模型初始化网络参数，然后利用实地标注样本进行微调。设置适当的卷积核大小和层数，以适应不同尺度的特征提取需求。最终输出全区域分类图，并评估分类精度。
应用特点：针对时序遥感数据，如NDVI时间序列，LSTM通过门控机制有效捕捉长期依赖关系，适用于作物生长周期动态监测与产量预测。相比传统方法，LSTM能更准确地反映作物生长过程中的非线性变化。
实施场景：将多时相植被指数序列输入到LSTM网络中。首先，对数据进行归一化处理，确保数值范围一致。然后，根据任务需求选择合适的隐藏单元数，并设定训练迭代次数。利用交叉验证确定最佳超参数组合。训练过程中，LSTM通过遗忘门筛选历史信息，输入门更新当前状态，输出门生成隐藏表示，用于后续回归或分类任务。
应用特点：生成对抗网络由生成器与判别器构成，通过对抗训练合成逼真的新样本，广泛应用于数据增强与跨传感器影像风格迁移。在农业遥感中，GAN可用于扩充稀有的病害样本库，提升模型泛化性能。
实施场景：GAN的实施流程包括两个主要阶段：生成器学习真实影像分布以生成合成样本；判别器则区分真假样本。首先，定义生成器和判别器的网络结构，通常采用卷积层或反卷积层。其次，设置损失函数，通过交替优化两网络的参数来逼近纳什均衡点。训练完成后，生成器可以产生大量高质量的合成样本，用于增强训练集。
应用特点：U-Net采用编码器-解码器结构与跳跃连接，在农田边界提取、杂草定位等像素级分割任务中表现卓越。其独特的架构设计使得它能够在保持细节的同时，实现高层次语义信息的有效传递。
实施场景：在农业遥感应用中，首先对高分辨率无人机影像进行裁剪和归一化处理。接着，利用U-Net的编码路径提取高层语义特征，同时通过跳跃连接保留浅层细节信息。训练过程中，采用交叉熵损失函数衡量预测结果与真实标签之间的差异。通过调整网络深度和滤波器数量，优化模型性能。最终输出精细的分割图，用于指导农田管理决策。
核心用途：Vision Transformer突破了卷积局部感知的局限，通过自注意力机制建模影像全局像素关联，适用于大范围土地覆盖分类、跨季节作物变化检测等需综合全域信息的任务。
实施流程：将输入影像均匀切分为固定尺寸图像块序列；对每块进行线性嵌入并叠加位置编码；输入由多头自注意力层与前馈网络堆叠的编码器；最终经分类头输出预测结果。农业应用中可灵活调整块尺寸以适配多光谱波段特性，确保对不同空间分辨率数据的良好适应性。
技术特点：具备全局依赖建模能力与高效并行计算优势，对影像旋转、缩放等变换稳定性强。其模块化结构便于与其他深度学习模块结合，拓展复杂农业场景适应性，在大规模数据分析中展现出显著优势。
在农业遥感实践中，CNN主导作物精细分类与病斑识别；LSTM专精于时序生长监测与产量预测；GAN有效扩充稀缺病害样本并实现跨源影像转换；U-Net精准刻画农田边界与杂草分布；ViT则胜任大范围土地覆盖制图与跨季节变化分析。深入理解每种算法的应用场景和技术特点，将有助于科研人员和从业者更好地应对现代农业面临的挑战，探索更多可能性，协同构建覆盖“空-时-谱”多维需求的智能分析体系，为智慧农业提供全链条技术支撑。
Smart Agriculture Remote Sensing Notes
