本文介绍了一种结合卫星遥感数据和深度学习技术的作物分类方法。通过归一化处理和卷积神经网络、循环神经网络的结合，该方法提高了分类精度，尤其在极端天气条件下表现良好。研究开发了新的农作物分类模型，利用多模态信息和转移学习，成功检测不同地区的作物类型，并建立了高分辨率的农田时间序列数据集，以支持粮食安全和环境监测。

本文探讨了利用卫星遥感数据和机器学习技术检测洪水范围的重要性。研究创建了一个包含美国和孟加拉国洪水区域的标记数据集，并推动洪水检测模型的开发。结果表明，深度学习方法在预测淹没面积方面优于传统算法，有效支持洪水应急响应和灾后评估。