基于多尺度时空全局注意力的遥感影像时间序列农作物分类

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基于多尺度时空全局注意力的遥感影像时间序列农作物分类
Crop type classification of remote sensing image time series based on multi-scale spatial-temporal global attention model
“在农业资源调查领域，专家提出了多尺度时空全局注意力模型MSSTGAM，有效提高了遥感影像时间序列农作物分类精度。”
2024年28卷第11期页码：2865-2877
纸质出版日期： 2024-11-07 ，
DOI： 10.11834/jrs.20243557
稿件说明：

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张伟雄，唐娉，孟瑜，赵理君，赵智韬，张正.2024.基于多尺度时空全局注意力的遥感影像时间序列农作物分类.遥感学报，28（11）： 2865-2877

Zhang W X，Tang P， Meng Y， Zhao L J，Zhao Z T and Zhang Z. 2024. Crop type classification of remote sensing image time series based on multi-scale spatial-temporal global attention model. National Remote Sensing Bulletin， 28（11）：2865-2877
张伟雄，唐娉，孟瑜，赵理君，赵智韬，张正.2024.基于多尺度时空全局注意力的遥感影像时间序列农作物分类.遥感学报，28（11）： 2865-2877 DOI： 10.11834/jrs.20243557.

Zhang W X，Tang P， Meng Y， Zhao L J，Zhao Z T and Zhang Z. 2024. Crop type classification of remote sensing image time series based on multi-scale spatial-temporal global attention model. National Remote Sensing Bulletin， 28（11）：2865-2877 DOI： 10.11834/jrs.20243557.

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