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leaf area index
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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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AI模型利用卫星图像联合检索小麦作物数据
研究人员开发了一种迭代能量模型Transformer (iEBT) 模型，利用卫星数据联合检索小麦作物的土壤湿度、叶面积指数和株高。该多模态Transformer处理来自Sentinel-1雷达和Sentinel-2光学图像的时间序列，通过最小化学习到的能量函数来迭代优化估计。该模型在印度田间测量数据上取得了0.854的R^2的强劲表现，表明Sentinel-1数据对于土壤湿度检索至关重要，Sentinel-2数据对于叶面积指数至关重…