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卷积4892024
4线程GIRE3D国际大会“旱区水资源参与性综合管理”(GIRE3D2023) |
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文章号 | 04019 | |
页数 | 7 | |
段内 | 数值建模、遥感、地理学应用智能人工 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202448904019 | |
在线发布 | 2024年2月9日 |
原卫星带机学习所有你需要 检索实际蒸发
一号遥感应用中心,MohammedVI理工大学,摩洛哥本盖尔
2LabSIV实验室,摩洛哥阿加迪尔UIZ大学理科系计算机科学
3LMFE物理系Semlalia,摩洛哥马拉喀什Cadi Ayyad大学
4Mohammed六大理工大学国际水研究所(IWRI),摩洛哥本盖尔
精确估计潜在热通量对提高灌溉效率至关重要。水量量化需要通过灌溉适当补偿的水量,这是确定实际蒸发量的一个基本成份实战和物理模型在估计LE时有大量输入数据和网站特有限制对比之下,数据驱动技术与遥感相结合的出现显示LE估计有希望结果,输入数据最小易实现论文评价两种机器学习法估计LE优先使用气候数据,归一化差异植被指数和陆面温度,第二个使用与原卫星带并用气候数据原位数据取自安装在我们学习区的一个通量站数据包括空气温度a/)全球太阳辐射g级并测量LE2015-2018Landsat8遥感数据源一开始12条原可用带下载LST取热波段使用Split window算法和NDVI取光带机器学习建模期间,Catboost模型使用两种数据组合法供养、训练和评价交叉验证3倍平均RMSE27.54W.nr2使用第一种方法27.05W.nr2使用第二方法结果引出问题:用遥感产品加机学习时是否需要多计算层未来工作是归纳方法并测试其他应用,如土壤湿度检索和产量预测
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