该论文介绍了CropGAN，一种生成对抗网络，用于生成高精度早期作物地图。通过学习映射函数，将目标领域的光谱特征转换到源领域，该方法在多个地区和年份的实验中证明了其优势和有效性。

该论文介绍了CropGAN，一种生成对抗网络，用于生成高精度早期作物地图。通过学习映射函数，将目标领域的光谱特征转换到源领域，实现了在目标领域生成作物地图的目标。实验证明CropGAN在多个地区和年份中的优势和有效性，与直接传输策略相比，应用CropGAN后的F1得分提高了13.13%至50.98%。