一种基于集成学习的多层高分辨率土壤水分生成方法

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一种基于集成学习的多层高分辨率土壤水分生成方法
申请号:CN202410817441
申请日期:2024-06-24
公开号:CN119441755A
公开日期:2025-02-14
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于集成学习的多层高分辨率土壤水分生成方法,包括以下步骤:步骤1、数据收集与预处理:收集研究区域的多源遥感数据与不同深度的地面实测墒情站点数据,并对收集的数据分别进行预处理;步骤2、数据时空重构:对预处理后的多源遥感数据的时空连续性进行判别,并对时空不连续数据进行数据时空重构;步骤3、构建多层土壤水分降尺度模型并训练:利用集成学习算法构建研究区域内多层土壤水分降尺度模型并训练;步骤4、生成多层高分辨率土壤水分结果。本发明所述方法能够获得多层的高分辨率土壤水分结果,极大的提高了区域土壤水分监测的效率和精度,具有广阔业务推广应用价值,并为农作物精准灌溉提供技术支撑。
技术关键词
地表温度数据 生成方法 集成学习算法 分辨率 站点 土壤水分数据 数字高程数据 植被指数数据 地面 重构 多元回归方法 土壤水分监测 光学遥感数据 多源遥感数据 滤波方法 连续性 参数 指标 序列
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