Este trabalho propõe e avalia arquiteturas profundas para o reconhecimento de culturas agrícolas a partir de seqüências de imagens multitemporais de sensoriamento remoto. Essas arquiteturas combinam a capacidade de modelar contexto espacial prórpia de redes totalmente convolucionais com a capacidade de modelr o contexto temporal de redes recorrentes para a previsão prever culturas agrícolas em cada data de uma seqüência de imagens multitemporais. O desempenho destes métodos é avaliado em dois conjuntos de dados públicos. Ambas as áreas apresentam alta dinâmica espaçotemporal devido ao clima tropical/subtropical e a práticas agrícolas locais, como a rotação de culturas. Nos experimentos verificou-se que as arquiteturas propostas superaram os métodos recentes baseados em redes recorrentes em termos de Overall Accuracy (OA) e F1-score médio por classe.