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利用无损压缩算法进行多光谱时间序列的低资源作物分类
基于符号表示和多尺度归一化压缩距离的非训练框架在作物分类中具有高性能和鲁棒性，适用于真实世界的农田调查。
PDFa month ago
全球遥感数据下作物分类的最佳多视角学习模型的研究
通过多视图学习方法，研究了作物分类问题，探讨了不同融合策略和编码器结构对全球范围农田和作物类型分类任务的影响，并提供了一个技术框架，用于帮助研究者探索作物分类或相关任务。
PDF3 months ago
利用深度学习生成合成 SAR - 光学数据提高农作物分类的准确性
利用合成孔径雷达和光学图像融合能够显著提高农作物分类的准确性，但是传统方法在处理少数类别农作物的训练数据方面仍存在限制。本研究中，我们探索了条件表生成对抗网络（CTGAN）作为一种基于深度学习网络的合成数据生成方法，以解决农作物分类中少数类
PDF5 months ago
PhytNet：定制植物数据的适应性卷积神经网络
自动疾病分类、杂草分类和作物分类是农业未来中非常重要的一部分，通过计算机视觉进行自动化，然而现有的模型架构如 ResNet、EfficientNet 和 ConvNeXt 在类似项目的小规模专门数据集上常常表现不佳，我们通过数据采集和开发新
PDF8 months ago
早期作物分类的可解释人工智能 (XAI)
我们提出一种通过使用可解释的人工智能（XAI）方法来提前进行作物分类的方法。我们的方法包括训练一个基准作物分类模型，以进行层内相关传播（LRP），从而可以确定显著的时间步长。我们选择了一些重要的时间索引来创建可能的最短分类时间范围。我们确定
PDF9 months ago
多视角融合学习在作物分类中的比较评价
通过对多个数据集进行比较，本研究评估了多种融合策略对农作物分类的影响，发现多视角融合方法能够超越单个视角和先前的融合方法，在选择融合方法时提出了初步的标准。
PDFa year ago
利用深度学习识别 LUCAS 作物覆盖照片中的作物
本文利用深度学习对地面影像进行农作物分类，选取 EU's LUCAS 数据库中的 12 种作物数据集，使用 Mobile-net 模型进行识别并通过信息论进行结果加工和后处理，并验证结果与 EU 的农业政策的实际应用相关性。
PDFa year ago
利用高斯贝叶斯模型和神经网络对来自 NASA 高光谱卫星图像数据的 GHISACONUS USGS 数据进行作物分类
本文提供了一种使用标准 LDA、QDA 以及基于贝叶斯方法的分类方法，通过美国地质勘探局卫星搜集的包括五种农作物在内的 7000 个像素光谱数据，进行作物分类识别和生长期预测，其中使用基于贝叶斯的方法可以获得更好的结果，而神经网络的表现则与
PDF2 years ago
TimeMatch：通过时间偏移估计进行无监督的跨区域适应
提出了一种面向卫星图像时间序列的作物分类跨区域适应技术 TimeMatch，考虑了时间漂移的影响，通过估算目标区域与源区域之间的时间漂移并重新训练模型来提高适应性，在跨欧洲四个区域的数据集中，TimeMatch 的实验平均 F1 得分优于所
PDF3 years ago
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
PDF3 years ago
基于循环卷积神经网络 (R-CNN) 从 Sentinel-2 数据中学习时间特征，提高土地覆盖和作物分类
本文开发了基于时序相关性的 Pixel R-CNN 模型，可以通过学习多幅图像的时间相关性来进行自动特征提取，从而实现低成本农作物分类，对 15 种作物进行了测试。与传统算法相比，该模型在中北部意大利农业系统拥有支配性经济作物类型的数据集上
PDF4 years ago
ICLR贝叶斯聚合改善传统单图裁剪分类方法
本文比较了传统机器学习方法和 U-Net 神经网络在单一卫星图像下作物识别与分类效果，结果表明采用基于农田的分类方法优于基于像素的方法，梯度上升的方法在总体准确率为 77.4％和 F1 分数为 0.66 时达到最佳效果。
PDF4 years ago
MM基于端到端学习的时间序列早期分类，用于季节性农作物类型映射
本文提出了基于 End-to-End Learned Early Classification of Time Series (ELECTS) 的模型，通过训练远程感知卫星获取的时间序列数据来进行预测并提高农作物分类的准确性和判断速度。该模
PDF5 years ago