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摘要
精准农业是指信息技术与农业生产全面结合的新型农业。农作物信息和数据是精准农业中最核心的内容，通常使用无人机遥感技术获取农作物信息和数据。文中首先利用无人机采集农田数据，并根据地面参考数据以及相关资料，利用人工标注构建无人机遥感农田样本数据集，利用数据增强的策略扩充样本数据集；其次，提出一种改进的U-Net模型，即自注意力U-Net模型，将其应用于农作物分类。所提模型在传统U-Net的基础上加入自注意力机制，能够提高模型的特征学习能力以及泛化能力。使用所提方法在无人机遥感农田数据集上进行实验得出，与基线模型相比，所提模型能够提升农作物分类性能。
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