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新型ConvLSTM模型可提前30天预测叶面积指数
研究人员开发了一种新颖的序列到序列卷积长短期记忆（ConvLSTM）框架，能够以1公里分辨率提前30天预测叶面积指数（LAI）。该方法在美国中南部进行了测试，利用历史LAI数据和气象输入生成每日预测。该模型在30天预测提前量下，均方根误差（RMSE）为0.36，显著优于持续性基线，并在不同季节、植被类型和地理区域保持了持续的预测能力。
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无人机图像揭示多角度反射率各向异性
研究人员开发了一种从无人机多光谱图像中提取多角度反射率数据的新工作流程。该方法考虑了由无人机视角和成像系统引起的辐射度变化。对草原数据的分析显示出显著的反射率各向异性，尤其是在红边和近红外波段，这凸显了观测几何对辐射度一致性的影响。