本发明公开了一种基于FCN的端对端农作物影像分割方法及系统,通过特征提取、反卷积处理和预测结果完成对农作物图像分割，首先将待分割图像输入到特征提取层，通过特征提取获得各层的特征图，其中包括深度特征；反卷积处理：将深度特征进一步带入到神经网络中，通过反卷积操作降采样至相应原浅层特征尺寸并与相应浅层特征进行融合，不断进行反卷积操作，将各层浅层特征进行融合；预测结果；将反卷积处理融合后的特征带入到预测模块进行预测结果，预测结果通过分类后输出为分割识别结果，得到的识别结果为农作物影像的分割结果。本发明的优点在于：能够精准的对各类农作物区域进行有效分割，并且能够实现对大尺寸的卫星高分辨率图像进行分割。