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近年来,随着深度学习领域的快速发展及其在对地遥感观测中的广泛应用,使得应用该项技术提取作物信息的能力得到极大提升。对于作物生育期这一基础而又极其重要的农情信息,已有很多学者采用深度学习方法开展了大量检测研究,但是所得结果往往难以满足大范围区域尺度的作物生育期遥感高精度识别需求。为促进上述问题的解决,本研究尝试采用多种深度学习算法,建立契合目标作物生长过程内在特性的作物信息卫星遥感高精度提取方法,并将其应用于江汉平原典型地区水稻类型及其生育期的遥感识别分析。在此过程中,本研究首先通过分析研究区不同水稻类型在各自生育期的生长特性以及它们与其他地物之间的差异性,构建由NDVI和MNDWI两种指数组成的遥感特征指数时序数据集,对此再应用改进后的Mean Shift分割算法与SVM算法,依次进行图像分割和分类,得到了高质量的水稻类型识别结果;然后,再通过对覆盖研究区水稻完整生长周期的多光谱影像进行重构,从而获得了既内含时间维信息、又记录了不同类型水稻波谱特征及其生长过程特性的时序光谱重构影像;最后,将两种不同的深度学习方法“时序卷积网络（Temporal Convolutional Network,TCN）”和“长短期记忆网络（Long Short-term Memory,LSTM）”相结合,对上述时序光谱重构影像进行分类,实现水稻多生育期的遥感诊断。研究取得的主要成果如下:（1）利用长时间序列的Sentinel-2卫星影像,构建了覆盖研究区主要水稻类型完整生长周期的遥感多特征指数时序数据集（包括2月21日和4月17日的MNDWI指数,以及基于6月6日、7月31日、8月30日、9月14日及10月24日的NDVI指数）,从而既保留了研究区内不同水稻自身特有的光谱特征,又能客观反映各类水稻之间在不同发育期的生长状态差异,为后续水稻类型的高精度区分奠定了基础。（2）以基于本文改进的Mean Shift分割算法生成的超像素时序遥感特征指数时序影像为数据源,应用SVM算法进行分类,提高了水稻类型的遥感识别精度。依据外业调查样本田块开展了分类精度评价,结果显示本方法的总体分类精度（OA）和Kappa系数分别达到95%和93%。与在像素尺度上进行的遥感特征指数时序影像SVM分类以及基于常规Mean Shift算法与SVM算法相结合的分类结果相比,本方法的OA和Kappa系数都有所提高。同时,常规Mean Shift算法只能实现单一波段的分割,容易造成错误分割,而改进后的Mean Shift分割算法可以融合时间序列特性进行多波段影像分割。因此,从实际分类效果来看,利用本文改进后的Mean Shift分割方法,不仅出现较少的漏分情况,而且更好地保留了地块的边缘信息。（3）通过对常用于作物生育期遥感监测模型与算法的总结分析,尤其是重点剖析了有关方法在作物生育期遥感识别上具有的优势及存在的局限性等,本文选择TCN和LSTM两种算法,分别进行所有水稻类型的多生育期（苗期、分蘖期、拔节孕穗期、齐穗扬花期、灌浆乳熟期、蜡熟黄熟期和茬田期）遥感识别实验。结果表明,TCN模型的水稻多生育期预测效果总体上优于LSTM模型,其OA精度达到89%,高于LSTM模型的80%,但与经典的LSTM模型相比,TCN模型易将茬田期误判为拔节期。（4）通过对比分析TCN和LSTM两种模型用于水稻生育期卫星遥感识别时存在的问题,本文提出了基于TCN-LSTM综合模型的水稻生育期卫星遥感监测方法。实验结果表明,基于TCN-LSTM综合模型的分类方法能集合TCN和LSTM两种算法的优势,取得了更高的水稻生育期预测精度。与单一的TCN模型相比,该综合模型的OA和Kappa系数分别提升了7%和9%,并且能够改善TCN识别拔节期时容易将茬田期错误分入的问题;与单一的LSTM模型相比,不仅OA和Kappa系数分别大幅度提高了16%和20%,而且对于分蘖期、灌浆乳熟期和蜡熟黄熟期的识别性能也得到显著提升,使得这三个生育期的CCA系数增加了45%-47%。（5）利用本文提出的综合深度学习模型TCN-LSTM,结合覆盖主要水稻类型完整生长周期的时序多光谱影像的重构,取得了较好的水稻多生育期遥感识别效果。其中,本方法对于幼苗期和拔节孕穗期的识别性能最好,其识别精度CCA系数分别高达98%和96%;其次是灌浆乳熟期、蜡熟黄熟期和茬田期,它们的CCA系数各为87%、92%和84%;对齐穗扬花期的识别性能一般,CCA系数约76%;对分蘖期的识别性能最差,其CCA系数只有59%,对此需要在今后作进一步的方法改进。（6）研究区内,不仅水稻种植存在明显的空间分异性,而且各地水稻生育期进程不一致现象非常突出。一季早中稻主要分布于沙洋县丘陵岗地区;一季早稻大多分布于沙洋县东南部、邻近长湖的地方;采用传统种植模式的常规中稻主要在江陵县、仙桃市、天门市以及潜江市北部等地广泛种植;近年来快速发展起来的虾稻则在四湖总干渠流经的潜江市、沙市区、江陵县（主要是三湖农场）和监利市等地获得了规模化的种植。另外,由于研究区内水稻种植的时间不统一等,导致各地的水稻生育期进程变化存在显著的差异性,例如7月底,在江陵、仙桃以及潜江北部等地大范围种植的常规中稻大多进入拔节孕穗期,而在潜江中南部以及公安县东部等地,多数虾田中稻仍处于分蘖末期。