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基于实证方法的点尺度土壤湿度测量的空间模拟和卫星反演评估
基于融合时空信息与机器学习的方法，将点尺度的土壤湿度（SM）测量从 28 个点位上采样到 100 米的分辨率，实现了较为公平和统计学上更可靠的比较评估，并在交叉验证的基础上验证了该方法对未覆盖点位的区域的湿度空间变化的映射能力。
PDF3 months ago
可持续土壤管理实践对土壤有机碳储量的影响
基于土壤温度、年度土壤湿度和土壤有机碳估计，开发了全球尺度的土壤呼吸的时空数据驱动模型，成功预测了 1991 年至 2018 年的年度土壤呼吸情况（Nash-Sutcliffe 效率指数 0.69，线性相关系数 0.82）。持续进行可持续性
PDF3 months ago
不同优化策略对土壤湿度估计的物理约束深度学习的影响
通过物理约束的深度学习（P-DL）框架，结合水运输和水感知信号的物理原理，有效重建土壤湿度动态，从而在训练过程中，演示了 Adam 优化器的经验收敛性在迷你批次和完全批次训练中优于其他优化方法。
PDF4 months ago
多传感器多尺度卫星土壤湿度检测的基于区间的融合
本研究提出了一个基于图像段的融合框架，通过整合 Sentinel-1/2 和 SMAP 数据，评估准备多尺度土壤湿度图的可能性，并证实与基于像素的融合方法相比，该方法能够将土壤湿度估计改进高达 20%。
PDF2 years ago
IJCAI面向精准农业的图神经网络动态结构学习预测土壤湿度
本文提出了一种基于图神经网络的解决方案，学习时变图结构并在端到端框架中预测土壤湿度。该解决方案能够处理实践中常见的缺失地面真实土壤湿度的问题，并在真实世界的土壤湿度数据上展示了我们算法的优点。
PDF4 years ago
深度回声状态网络与不确定性量化在时空预测中的应用
介绍了一种应用于非线性、多元时间序列的深度集成 ESN 模型及其在美国长期土壤湿度预测中的应用。
PDF6 years ago