Своевременное и точное получение информации о распределении площадей посевов сельскохозяйственных культур имеет большое значение для мониторинга роста растений, прогнозирования урожайности зерновых, планирования и управления сельскохозяйственным производством, является ключевой поддержкой данных для обеспечения продовольственной безопасности. На сегодняшний день исследования классификации посевов сельскохозяйственных культур, проводимые после сезона, уже не могут удовлетворить требования по своевременности, поэтому начали активно исследовать задачи классификации культур в ранние сроки. Для определения перспектив и направлений исследования классификации культур в ранние сроки, на основе анализа базы данных Web of Science и базы данных CNKI, был проведен обзор релевантных исследований по классификации культур в ранние сроки с 2014 года. Были сделаны обобщения и выводы по данным и методам предварительной обработки, выбору образцов, выбору характеристик, стратегии классификации и оценке точности, были определены сложности, которые до сих пор не были решены в существующих исследованиях, предложены направления для будущих исследований классификации культур в ранние сроки, такие как реконструкция и дополнение данных в ранние сроки, усиление характеристик в ранние сроки и выбор надежных образцов. Данное исследование может служить основой для понимания методологий и стратегий классификации культур в ранние сроки, понимания сложностей и направлений развития классификации в ранние сроки, а также для продвижения теории и технологий классификации культур в ранние сроки.

remote sensing;crop classification;early-season;time-series analysis;key phenological period;machine learning;deep learning