تقيّم هذه الدراسة أداء خوارزميات التعلم الآلي التقليدية (ML) ونماذج التعلم العميق (DL) ونماذج الأساس الجغرافية (GFMs) لتصنيف أنواع المحاصيل الطيفية، باستخدام مجموعة بيانات معيارية من الهند. تتناول الأبحاث التحديات المتعلقة بنقص البيانات في مراقبة الزراعة، مع تسليط الضوء على القدرات الفائقة للنماذج التي تتعلم بفعالية الميزات المكانية والطيفية. ومن الجدير بالذكر أن HybridSN حقق…