Multi‑Sensor Deep Learning for Smallholder Paddy Rice Mapping with Sentinel‑1 SAR and Sentinel‑2 Optical Imagery
Este estudio demuestra que un conjunto de modelos de aprendizaje profundo U-Net y PSPNet, entrenados con datos fusionados multitemporales de Sentinel-1 SAR y Sentinel-2 óptico, logra un mapeo de alta precisión de campos de arroz de pequeños agricultores fragmentados mediante el aprovechamiento del razonamiento contextual multiescala y las etapas de crecimiento fenológico.