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Weakly Supervised Framework Considering Multi-Temporal Information for Satellite Imagery in Large-Scale Farmland Mapping
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种弱监督框架，结合多时相信息，解决了大规模农田制图中对精确标签的需求，显著提升了农田提取的鲁棒性和适应性。
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关键要点
- 本研究提出了一种弱监督框架，结合多时相信息。
- 该框架解决了大规模农田制图中对劳动密集型精确标签的需求问题。
- 通过提取一致的高质量标签并引入无监督学习信号以减轻过拟合。
- 显著提高了农田提取的鲁棒性和适应性。
- 该方法具有广泛的应用潜力。
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