دراسة وتحليل الأراضي الزراعية هي مهمة صعبة بسبب سلوك نموها الديناميكي والمتغير. عادةً، يمكن جمع مصادر بيانات متنوعة لتقديرها. رغم أن نماذج التعلم العميق أثبتت كفاءتها في مهمة تصنيف المحاصيل، إلا أنها تواجه تحديات كبيرة عند التعامل مع المدخلات المتعددة، المعروفة باسم التعلم متعدد المناظر (Multi-View Learning - MVL). يمكن تنظيم الطرق المستخدمة في سيناريو MVL بناءً على هندسة المشفّر (الكودر)، استراتيجية الدمج، وتقنية الأمثلية. ركزت معظم الأدبيات على استخدام هياكل مشفّرة محددة للمناطق المحلية، مما يفتقر إلى استكشاف أعمق للمكونات الأخرى في منهجية MVL. بالمقابل، نقوم ببحث الاختيار المتزامن لاستراتيجية الدمج وهندسة المشفّر، لتقييم تصنيف الأراضي الزراعية والمحاصيل على نطاق عالمي. نستخدم مجموعة من خمس استراتيجيات دمج (المدخلات، السمات، القرار، الجمع، الهجين) وخمسة مشفّرات زمنية (LSTM, GRU, TempCNN, TAE, L-TAE) كتكوينات محتملة في طريقة MVL. نستخدم مجموعة البيانات CropHarvest للتحقق منها، والتي توفر سلاسل زمنية بصريّة ورادارية ومعلومات عن الطقس والتضاريس كبيانات إدخال. اكتشفنا أنه في السيناريوهات ذات العينات المصنفة المحدودة العدد، لا يكون تكوين فريد كافٍ لكل الحالات. بدلاً من ذلك، يجب البحث بعناية عن تركيبة متخصصة تتضمن مشفّراً واستراتيجية دمج. لتسهيل هذا البحث، نقترح تحديد الهندسة المشفرة المثلى المصممة لاستراتيجية دمج معينة، ثم تحديد الاستراتيجية الأكثر ملاءمة لمهمة التصنيف. نقدم إطارًا منهجيًا للمحققين الذين يستكشفون تصنيف المحاصيل عبر منهجية MVL.