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遥感作物分类方法研究的国内外文献综述

遥感作物分类的核心是充分挖掘农作物和其他地表覆被类型在光谱、物候和纹理上的差异，借助专家知识、机器学习和深度学习算法实现作物分类（董金玮等，2020）。由于农作物种类繁多，且都属于植被，在气象条件、农田管理措施等因素的影响下，种类间光谱特征差异不显著，并不能很好地解决遥感影像中同物异谱、异物同谱的问题。因此，作物分类相对于传统土地利用分类而言难度更高，需要在传统土地利用分类中的耕地类型中实现更为细致的分类。

1.1基于物候指标的作物分类方法

物候指的是生物生长发育表现出的周期性变化，如植物发芽、展叶、开花、落叶等现象。不同类型的作物