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Auxiliary data-driven imputation of incomplete remote-sensing time series for unknown crop types mapping
Created
2025-11-06
|
Updated
2025-12-25
|
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Author:
ALTNT
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http://blog.705553939.xyz/2025/11/06/crop_classification/Crop%20classification/2025-ELSEVIER-IF8.9-Auxiliary_data-driven_imputation_of_incomplete_remote-sensing_time_series/
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All articles in this blog are licensed under
CC BY-NC-SA 4.0
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Contents
1.
Auxiliary data-driven imputation of incomplete remote-sensing time series for unknown crop types mapping
1.1.
摘要
1.2.
引言
1.3.
2. 相关研究
1.3.1.
2.1 不完整时间序列插补
1.3.2.
2.2 作物分类中的零样本学习
1.4.
3. 研究方法
1.4.1.
3.1 问题定义
1.4.2.
3.2 多源特征引导的时间序列插补
1.4.2.1.
3.2.1 基础插补模块
1.4.2.2.
3.2.2 辅助信息的多级融合器
1.4.3.
3.3 语义与时间特征提取器
1.4.4.
3.4 学习目标
1.4.4.1.
3.4.1 插补过程的优化
1.4.4.2.
3.4.2 分类过程的优化
1.5.
4. 实验
1.5.1.
4.1 数据集
1.5.1.1.
4.1.1 研究区域
1.5.1.2.
4.1.2 作物类型标签与不完整时间序列数据
1.5.2.
4.2 实验设置
1.5.2.1.
4.2.1 评价指标
1.5.2.2.
4.2.2 实现细节
1.5.3.
4.3 消融实验
1.5.3.1.
4.3.1 不同损失函数的消融实验
1.5.3.2.
4.3.2 多级融合器(MLF)中不同融合方案的消融实验
1.5.4.
4.4 与现有先进方法的对比
1.5.4.1.
4.4.1 零样本研究区域1的结果
1.5.4.2.
4.4.2 零样本研究区域2的结果
1.6.
5. 讨论
1.6.1.
5.1 多源特征辅助插补的有效性
1.6.2.
5.2 少样本学习与零样本学习的实际应用对比
1.7.
6. 结论
1.8.
附录
1.8.1.
A. 基础插补模块SAITS的框架
1.8.2.
B. 统计分析
1.8.2.1.
B.1 两个零样本研究区域的95%置信区间
1.8.2.2.
B.2 两个零样本研究区域的Cohen's d值
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