“高分对地观测应用技术创新大赛”由国家航天局对地观测与数据中心主办，是一项旨在以国家遥感数据与应用服务平台为牵引，注重依托国家高分重大科技专项形成的技术成果和各类资源，强化国产高分卫星广泛应用，激发我国遥感卫星应用成果创新，推动我国遥感技术领域人才培养，产学研用融合发展的国家级赛事。
在近日落幕的第二届“高分对地观测应用技术创新大赛”上，苏农信参赛项目《基于CropNet-MML的农作物精细分类方法》经过初赛、复赛、决赛的层层选拔，一路过关斩将，从全国340余支队伍中脱颖而出，强势摘得全国赛区陆表赛道唯一的一等奖桂冠！
该成果聚焦农作物遥感分类中因数据时空分辨率受限、作物光谱混叠严重以及模型泛化能力弱等因素导致的分类性能受限问题，融合高分二号多光谱、高分五号高光谱卫星数据优势，构建多光谱-高光谱协同优化的数据集，通过嵌入多尺度特征融合策略和通道注意力机制，设计了面向农作物精细分类的CropNet网络，并基于农田对象的物理特性，集成多机器学习模型（MML）进行分类结果优化，显著提升分类精度与模型适用范围。
该成果的技术框架也在多个典型农业场景中得到进一步验证。
· 耕地地块精细提取 基于国产高分两米空间分辨率遥感数据，成功提取了2024年江苏全省耕地分布数据，精度验证超过95%，与统计数据误差小于2%，可为农业地块管理提供基础数据支撑。 · 种植结构动态监测 融合多源多时相遥感数据在徐州市邳州地区开展了作物轮作监测，准确识别了水稻、玉米、大豆等春播作物及小麦、大蒜等秋播作物的种植范围及轮作动态，可为农田种植管理提供精准依据。 · 农作物精细分类 利用无人机采集的六合基地高光谱遥感数据，实现了花生、苘麻、冬瓜、苦瓜等多种作物同时精细分类，分类精度超过98%，可为复杂结构作物分类提供技术参考。 经过不同农业遥感应用场景的示范应用，充分验证了本成果技术框架在多场景、多尺度下的稳定性与准确性，为智慧农业发展和精准化管理提供了有力技术支撑！
江苏省耕地地块分布图
徐州市邳州地区作物轮作情况
基于机载高光谱的农作物精细识别结果
