1、目前美国加拿大和欧洲等国家和地区已经实现了30 m农作物类型空间分布数据的连续更新与发布，但中国尚未形成中高分辨率作物分。

2、该数据集为定量评估气候变化对作物生产的影响提供了坚实的基础，并将促进数据驱动的机器学习应用程序的快速发展背景amp总结气。

3、PS土地分类选样本可以参考这个数据集var image = eeImage'JRCD5EUCROPMAPV12018'MapaddLayerimage， ， '。

4、本图像数据集由高分辨率和高相似度的同类农作物病害原始图像数据构成，每种病害的图像数量有几百乃至上千幅，可作为病害识别建。

5、农作物病虫害小数据集检测问题 目前，深度学习方法广泛应用于各种计算机视觉任务，其中农作物病虫害检测是农业领域的具体应用之。

6、为农作物分类任务设计自监督预训练SITSMoCo 研究提出了自监督预训练框架 SITSMoCo，减少下游任务对标记数据样本的需求。

7、最后对作物分类结果进行平滑处理，去除噪声图2研究流程图研究结果···精度评估根据混淆矩阵得知，从2013年到2021年的。