EcoCropsAID：用于土地利用分类的经济作物航拍图像数据集

EcoCropsAID数据集是一个全面的数据集，包含2014年至2018年间使用谷歌地球应用程序拍摄的5400张航拍图像。该数据集聚焦于泰国的五种主要经济作物：水稻、甘蔗、木薯、橡胶和龙眼。图像是在不同的作物生长阶段（早期种植、生长期和收获期）采集的，导致每个类别内部存在显著变异，而不同类别之间则存在相似性。这些变异，加上多个遥感成像传感器引入的分辨率、颜色和对比度差异，给土地利用分类带来了巨大挑战。该数据集是一个跨学科资源，涵盖遥感、地理信息学、人工智能和计算机视觉等多个研究领域。EcoCropsAID数据集的独特特征为研究人员探索新方法提供了机会，例如提取时空特征、开发深度学习架构以及实现基于Transformer的模型。EcoCropsAID数据集为推进土地利用分类研究提供了一个宝贵的平台，对优化农业实践和促进可持续发展具有重要意义。本研究明确探讨了利用深度学习算法对泰国东北部经济作物区域进行分类，利用卫星图像来应对跨类别多样模式和相似性带来的挑战。