目的针对农作物种植趋向集中化、机械化和庄园化的现状,高分辨率遥感影像精准识别技术已广泛应用于农作物分类。研究表明,采用先进的深度学习算法挖掘高分辨率农作物影像信息,有利于高效地分析农作物长势和参量预测,为此,提出一种改进型深度神经网络(Deep Lab)的高分辨率果园遥感图像分割算法。方法首先提取原始数据的极化特征和基于相干/非相干分解的特征组成高维特征空间,然后选用流行学习降维方式获得最优3通道特征向量构成伪彩图,利用深度可分离网络(xception)、空洞卷积网络(atrous convolution)、多孔空间金字塔(ASPP)和上采样(upsample)搭建Deep Lab的编码解码过程(encoder-decoder),最后将伪彩训练集和标签导入搭建的Deep Lab进行训练并保存模型,利用模型对目标数据进行有效分类。结果利用本算法对中国海南某地的Ⅰ期芒果、Ⅱ期芒果、Ⅲ期芒果、槟榔、龙眼5类水果进行分类,针对不同时期的同一种水果分类错误率下降了8%左右,相比传统的果园分类算法,本算法的kappa系数提高了约0. 1,总体分类精度(OA)也有一定程度的提高。结论本算法在保证不同类别水果分类准确率的基础上,提高了不同时期的同一类水果的分类准确率,在一定程度上提高了农作物长势分析的准确性,保证了高分辨率果园数据分析的可靠性。