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作者：田小幺 编辑：李姝，李宝珠 北京师范大学陈晋团队提出了一种双流时空解耦融合架构模型 StarFusion，该模型将传统的 STF 方法与深度学习结合，能够克服大多数现有深度学习算法需要 HSR 时间序列图像进行训练的问题，充分实现高空间分辨率图像的预测。 在科技浪潮是推动下，传统农业正经历一场智能化变革。 作为现代农业的「千里眼」，农业遥感通过收集卫星和无人机等平台的遥感数据，被广泛应用于监测作物生长状况、土地利用与覆盖变化、病虫害情况、水资源管理和农业环境的演变等多个方面。 农业遥感能够为决策者提供实时、深入的洞察力，确保了信息的精确性和决策的前瞻性。 然而，遥感数据在农业中应用通常需要高空间分辨率 (HSR) 和频繁的观测。受限于光学卫星影像的重访周期和云层污染等因素，卫星监测作物生长的能力经
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