本研究回顾了地球观测中的多视角融合模型，整合了神经网络的有监督学习方法，提出了一种深度学习框架，利用多模态数据进行模态级别解释，从而提高荒野映射和作物分类的准确性。同时，研究探讨了自动化检测棕榈树和植物分类的技术，展示了多模态深度学习在地球观测中的应用潜力。

本研究提出了一种深度学习框架，用于对多模式地球观测数据进行模态级别的解释。该框架利用可解释的机器学习方法，研究了模态融合对模型决策的影响，并证明了辅助数据对荒野映射任务的益处。