Obtener información precisa y oportuna sobre la distribución espacial de los cultivos agrícolas es de gran importancia para la vigilancia del crecimiento de las plantas, la predicción de la producción de cultivos, la planificación y gestión de la producción agrícola, y es un soporte clave para garantizar la seguridad alimentaria. En la actualidad, la investigación sobre la clasificación de cultivos agrícolas después de la temporada ya no puede satisfacer los requisitos de oportunidad anteriores, por lo que hemos comenzado a explorar progresivamente las tareas de clasificación de cultivos tempranos. Para clarificar los puntos de entrada y las direcciones de la investigación sobre la clasificación temprana de los cultivos agrícolas, este documento se basa en una revisión e investigación de la clasificación temprana de cultivos agrícolas basada en las bases de datos Web of Science y CNKI desde 2014. Se realizaron conclusiones y resúmenes de los aspectos relacionados con los datos y métodos de preprocesamiento, la selección de muestras, la selección de características, la estrategia de clasificación y los indicadores de evaluación de precisión en las investigaciones actuales, lo que reveló muchas dificultades que aún están por resolver, y propuso que la reconstrucción y el aumento temprano de los datos, el fortalecimiento temprano de las características y la selección confiable de las muestras son direcciones principales y difíciles de la investigación futura sobre la clasificación de cultivos tempranos. Esta investigación puede servir como base para comprender los métodos y estrategias de clasificación temprana de los cultivos agrícolas, entender los problemas de clasificación temprana y las direcciones de desarrollo, y promover el desarrollo de la teoría y la tecnología de clasificación temprana de los cultivos agrícolas.

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