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Robust and timely within-season conterminous United States crop type mapping using Landsat Sentinel-2 time series and the transformer architecture
Created
2025-08-09
|
Updated
2025-08-16
|
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Author:
ALTNT
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http://blog.705553939.xyz/2025/08/09/crop_classification/Crop%20classification/2025-rse-11.4-Robust-and-timely-within-season/
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All articles in this blog are licensed under
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Contents
1.
Robust and timely within-season conterminous United States crop type mapping using Landsat Sentinel-2 time series and the transformer architecture
1.1.
简介
1.2.
摘要
1.3.
引言
1.4.
1. 引言
1.5.
2. 数据
1.5.1.
2.1 2015-2023 年美国本土 30 米 HLS 数据
1.6.
2. 数据
1.6.1.
2.1 2015-2023年美国本土30米HLS数据
1.6.2.
2.2 2016-2023年美国本土作物数据层
1.7.
3. 方法
1.7.1.
3.1 时间序列训练和评估样本提取
1.7.2.
3.2 基于Transformer的生长季内分类模型
1.7.3.
3.3 模拟生长季内制图和提高转移性的训练策略
1.7.4.
3.4 评估
1.7.4.1.
3.4.1 基于评估样本和替代训练策略的精度指标
1.7.4.2.
3.4.2 与美国农业部生长季内作物数据层(ICDL)产品的比较
1.7.4.3.
3.4.3 县级和州级作物种植面积评估
1.8.
4. 结果
1.8.1.
4.1 与替代训练策略的精度比较
1.8.2.
4.2 与ICDL产品的比较
1.8.3.
4.3 与CDL和NCS的作物种植面积比较
1.8.4.
4.4 生长季内特定作物的分类精度
1.9.
5. 讨论
1.9.1.
5.1 通过大面积和历史样本实现时间转移性
1.9.2.
5.2 通过随机掩蔽实现时间转移性
1.9.3.
5.3 前一年HLS数据的贡献
1.9.4.
5.4 增强转移性和实用化的未来工作
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