MMSep, 2021

利用农作物集计统计数据，在新区域中改善基于卫星的地图的两种转换

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TL;DR该研究论文介绍了一种利用农作物统计数据来纠正卫星遥感影像分类器的方法，以提高精度；该方法可用于任何类型的分类器，作者已在 Occitanie，法国和 Kenya 西部省份使用 Linear Discriminant Analysis（LDA）成功应用。
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发现论文，激发创造
  • 多模态作物类型分类：结合多光谱卫星时间序列、农民种植轮换和当地作物分布

    该论文提出了一种基于多模态数据和分层深度学习算法的土地利用和作物类型分类方法，使用了作物轮换等领域知识和丰富的作物分布背景信息，提高了分类性能，并提出数据扩增方法来处理季节末期作物分类问题。

    Aug, 2022

  • 结合深度学习和街景影像进行小农户作物类型的绘制

    我们开发了一种利用深度学习和 Google 街景图像生成作物类型地面参考的自动化系统，能够通过利用异源图像从不同领域预测作物类型，并将预测的标签与遥感时序图像相结合，从而在泰国获得 91% 的精确度，从而实现了在全球范围内扩展地图作物类型的目的，特别是在未受服务的小农户地区。

    Sep, 2023

  • 利用分层融合卫星、旋转和上下文数据提高作物分类性能

    提出了一种融合多模态信息的方法，用于改进作物类型分类的准确性和稳健性，并针对 740 万个农业地块发布了新的注释数据集。新方法在评估中表现更好，可用于跨领域零样本学习和从法国到荷兰的少样本设定的稳健性。

    May, 2023

  • 运用迁移学习实现全球农作物地图

    本文使用卫星数据和深度学习方法，建立一个基于转移学习的农作物类型检测模型，成功地在韩国、法国、西班牙和荷兰等地区对水稻和大麦进行了检测。

    Nov, 2022

  • 农业精密种植：利用机器学习和 Sentinel-2 卫星图像进行作物映射

    本研究利用来自 Sentinel-2 卫星图像的各种光谱波段组合，采用深度学习和基于像素的机器学习方法，对熏衣草田进行精准农业的精确分割，得出了 Dice 系数为 0.8324 的 U-Net 结构的最终模型，同时，我们的研究还强调了像素方法和红绿蓝光谱波段组合在这一任务中的意外功效。

    Nov, 2023

  • 从包裹到大陆尺度 - 一份基于 Sentinel-1 和 LUCAS Copernicus 原位观测的欧洲作物类型地图

    利用 Copernicus 计划和 Sentinel-1 记录的 Synthetic Aperture Radar 观测数据，结合随机森林分类算法和 LUCAS 2018 Copernicus 现场调查数据，成功实现了对欧盟 19 种农作物类型的 10 米级空间分辨率的识别，并对 6 个欧盟成员国主要农作物类型数据等进行了 8.21Mha 的精度评估。结果表明，所提出的方法可以支持基于高分辨率农作物识别的实时作物监控。

    May, 2021

  • 利用生长阶段归一化的多光谱卫星观测进行季节性作物类型分类

    本文提出了一种利用卫星遥感数据进行作物分类的方法，通过将输入进行作物生长阶段的归一化处理来避免种植时间变化带来的领域漂移问题，并结合卷积神经网络和循环神经网络进行像素的分类，该方法在 2019 年美国中西部极端天气造成了种植延迟的大规模实验中表现出卓越的性能，分类精度在收获前（9 月至 11 月）为 85.4％，在季中（7 月至 9 月）为 82.8％。

    Sep, 2020

  • 结合卫星和气象数据进行作物类型地图绘制：一种逆向建模方法

    用天气和卫星影像结合的逆模型方法，提出了一种深度学习模型 WSTATT，能够精确生成农田作物分布地图，具有较传统方法更好的预测效果和提前五个月预测作物类型的能力，评估结果与作物表现学相一致。

    Jan, 2024

  • 基于图像时间序列的作物分类映射：使用多尺度标签层次结构的深度学习

    本文旨在通过分类卫星图像时间序列来绘制农作物的地图，开发了一种利用专家知识的农作物分类方法，并将三级标签层次结构编码至卷积循环神经网络中，该神经网络能够同时学习罕见珍贵类别在更宏观层次上的特征表示，提高了细粒度分类的性能，并能够根据置信度和农业实践需求进行输出调整。在新的公共数据集 ZueriCrop 上的实验表明，相比于其他基于不平衡类分布的方法，该分层式卷积循环神经网络模型的分类性能至少提高了 9.9 个百分点。

    Feb, 2021

  • 使用 k 最近邻方法的作物田地分类：肯尼亚小农户新数据集的基准线

    利用最新发布的 Ground-Truth 数据集，本论文提供了关于肯尼亚西部地区新数据集的背景信息并使用快速、可解释和可扩展的 k 最近邻算法，对在非典型 2019 年种植季节中收集的数据集进行分类，结果显示玉米和木薯的分类准确率分别为 64% 和 70%，这为未来的工作提供了基线。

    Apr, 2020