摘要
本发明属于土壤温度反演技术领域,涉及考虑滞后效应和特征重要性的土壤温度反演方法与系统。构建待反演区域的基础输入数据集;构建多源驱动变量的滞后结构输入集,生成若干个时滞版本的输入变量;评估各输入变量的特征重要度;筛选主导变量集合;重构最终输入集训练得到优化后的土壤温度反演模型;得到目标区域目标时刻的土壤温度估算结果;利用验证数据对优化后的土壤温度反演模型进行精度评估,调整输入变量的滞后结构。本发明通过引入滞后结构的输入机制,显著提高了反演精度;引入特征重要度评估机制,动态选取关键变量作为输入特征,在变量受限场景下实现高效建模,提升了模型在不同地表类型与气象条件下的灵活性与泛化能力。
技术关键词
反演模型
变量
反演方法
监督学习模型
土壤温度预测
皮尔逊相关系数
数据
梯度提升树模型
地面气象站
精度
重构
随机森林模型
遥感产品
反演系统
反演技术
保留特征
指标
序列
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