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快速、精确的农作物种植遥感分类对于作物长势监测、农业粮食估产有着重

要意义，目前已有较多研究引入深度学习方法，但该领域仍存在单模态数据分类

精度低、现有农作物分类深度学习方法通用性差等问题。针对上述问题，论文构

建了农作物分类多模态时序遥感数据集并进行增强处理，提出了一种召回率引

融合注意力机制，建立了适用于多模态遥感数据的农作物分类混合召回网络模型，

编程实现了支持多模态训练的应用软件模块构建。论文在多模态时序遥感深度学

习网络模型改进、农作物分类数据集构建和应用软件开发等方面进行了大