无样本自动制图
一种基于时间序列分解的作物特征提取模型，整合每日判别特征实现全生育期任意日期的作物识别。
Yu, Junru · 赵龙才 · Yanfu, Liu · 常庆瑞 · Na, Wang
International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 2025
模型通过逐日训练的作物判别特征提取器自动区分目标作物与其他类别，不依赖地面真值即可完成制图。
通过季节趋势分解与插值将离散的逐日特征提取器连续化，使模型能在生长季任意日期捕捉独特特征模式，适应影像可用性的时空差异。
在黑龙江和爱荷华州2021与2022年总体精度均超过90%，在下莱茵省也超过87%，证明方法的有效性。
DCIF提取器输出的综合特征直接输入Otsu算法，自动将目标作物与其他作物区分，无需人工设定阈值。