摘要
الحصول على معلومات دقيقة وفورية حول توزيع مساحات زراعة المحاصيل الزراعية، يعتبر ذلك أمرًا مهمًا بالنسبة لرصد نمو المحاصيل وتوقع إنتاج المحاصيل الغذائية وتخطيط وإدارة الإنتاج الزراعي، وهو دعم بيانات رئيسي لضمان الأمن الغذائي. في الوقت الحالي، من الصعب أن تلبي الدراسات التصنيفية للمحاصيل بعد الزراعة المتطلبات الفورية المذكورة أعلاه، وتتجه تدريجيًا نحو استكشاف المهمة المبكرة لتصنيف المحاصيل الزراعية. لتوضيح النقاط الداخلة في دراسة تصنيف المحاصيل المبكرة واتجاهات التطوير، استندت هذه الدراسة لقاعدة البيانات لشبكة المعرفة العالمية وقاعدة بيانات CNKI وقمم عام 2014 حتى الآن للاستعراض البحث ذات الصلة بتصنيف المحاصيل المبكرة. تم تلخيص الأساليب المستخدمة في معالجة البيانات واختيار العينات واختيار الميزات واستراتيجيات التصنيف ومعايير تقييم الدقة، وتم التعرف على العديد من المشاكل الصعبة التي لم يتم حلها بعد في البحوث الحالية، واقترحت إعادة بناء بيانات المرحلة المبكرة وتعزيز الميزات المبكرة واختيار العينات الموثوق بها واحدة من نقاط التركيز والصعوبات في بحوث تصنيف المحاصيل المبكرة المستقبلية. يمكن أن توفر هذه الدراسة أساسًا لفهم أساليب واستراتيجيات تصنيف المحاصيل المبكرة، وفهم نقاط الصعوبة والتنمية، وتعزيز تطور نظرية وتقنية تصنيف المحاصيل المبكرة.
关键词
remote sensing;crop classification;early-season;time-series analysis;key phenological period;machine learning;deep learning