La obtención oportuna y precisa de información sobre la distribución espacial de los cultivos agrícolas es de gran importancia para el monitoreo del crecimiento de los cultivos, la previsión de la producción de alimentos, la planificación y gestión de la producción agrícola, y es un apoyo importante para los datos para garantizar la seguridad alimentaria. Actualmente, los estudios de clasificación de cultivos agrícolas después de la cosecha no cumplen con los requisitos de tiempo, por lo que gradualmente se están explorando las tareas de clasificación temprana de cultivos agrícolas. Para aclarar el punto de entrada y las direcciones del desarrollo de la clasificación temprana de cultivos agrícolas, este estudio basado en la base de datos Web of Science y la base de datos CNKI recupera y resume la investigación relevante sobre la clasificación temprana de cultivos desde 2014. Hemos resumido los métodos de preprocesamiento de datos, la selección de muestras, la selección de características, las estrategias de clasificación y los indicadores de evaluación de precisión, y hemos identificado muchos problemas no resueltos en los estudios actuales, proponiendo la reconstrucción y el refuerzo de datos tempranos, el aumento de características tempranas y la selección confiable de muestras como puntos críticos y difíciles de la investigación futura sobre clasificación temprana de cultivos. Este estudio puede proporcionar una base para comprender los métodos y estrategias de clasificación temprana de cultivos, entender los problemas y direcciones del desarrollo de la clasificación temprana, y promover la teoría y la tecnología de la clasificación temprana de cultivos.

Teledetección; identificación de cultivos agrícolas; clasificación temprana; series temporales; período crítico de crecimiento; aprendizaje automático; aprendizaje profundo