全球土壤和植被温度反演新方法

查找参加最新学术会议,发表EI、SCI论文,上学术会议云
2025年第四届算法、数据挖掘与信息技术国际会议(ADMIT 2025)
2025年第八届机器学习和自然语言处理国际会议(MLNLP 2025)
2025年第八届数据科学和信息技术国际会议(DSIT 2025)
2025年数据科学与智能系统国际会议(DSIS 2025)
2025年第四届先进的电子、电气和绿色能源国际会议 (AEEGE 2025)
2025年第二届亚太计算技术、通信和网络会议(CTCNet 2025)
艾思科蓝 | 学术会议 | 学术期刊 | 论文辅导 | 论文编译 | 发表支持 | 论文查重

近日,中国农业科学院农业资源与农业区划研究所农业遥感创新团队开展了全球土壤和植被温度反演新方法研究,相关研究成果发表在《环境遥感(Remote Sensing of Environment)》上。

土壤和植被温度是农业生产中的关键参数,对土壤质量评价、作物长势监测等具有重要指示作用。常规方法依赖模型模拟或数据同化技术,而遥感技术则能够直接获取区域尺度上的真实分布情况,但面临时间采样频率有限和云遮挡导致数据缺失等问题。

针对这些挑战,研究团队提出了根据多源数据融合的全球土壤和植被温度反演方法。该方法在充分利用遥感观测时空信息的同时,融合再分析数据以丰富时间采样并减少模型中的未知参数。与单纯依赖遥感观测的方法相比,该方法实现了更高的反演精度、更完整的空间覆盖,并且计算效率显著提升。此外,该方法弥补了当前缺少植被温度产品的空白,同时与现有的土壤温度产品相比,能够捕捉到生物群落内部更精细的空间异质性特征。该研究成果有望为农业监测、生态评估和气候变化分析等领域提供更精准、更全面的数据支持。

全球土壤和植被温度反演新方法

不同纬度带上土壤和植被的温差分布

该研究得到国家自然科学基金等项目的支持。(通讯员 姬悦)

原文链接:

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S003442572400590X

© 版权声明
2025年第四届算法、数据挖掘与信息技术国际会议(ADMIT 2025)
2025年第八届机器学习和自然语言处理国际会议(MLNLP 2025)
2025年第八届数据科学和信息技术国际会议(DSIT 2025)
2025年数据科学与智能系统国际会议(DSIS 2025)
第二届大数据分析与人工智能应用学术会议(BDAIA2025)
2025年第四届先进的电子、电气和绿色能源国际会议 (AEEGE 2025)
2025年第二届亚太计算技术、通信和网络会议(CTCNet 2025)
艾思科蓝 | 学术会议 | 学术期刊 | 论文辅导 | 论文编译 | 发表支持 | 论文查重

相关文章

查找最新学术会议,发表EI、SCI论文,上学术会议云
艾思科蓝 | 学术会议 | 学术期刊 | 论文辅导 | 论文编译 | 发表支持 | 论文查重

暂无评论

none
暂无评论...