MACHINE LEARNING BASED PREDICTION OF HYDROGEOLOGICAL PARAMETERS AND GROUNDWATER POTENTIAL INDEX USING GEOSPATIAL AND BOREHOLE DATA
提出融合地理空间与钻孔数据的机器学习框架,预测水文地质参数与地下水潜力指数。
同时包含 橡胶园、遥感、机器学习 的农业资讯,共 42 条。
提出融合地理空间与钻孔数据的机器学习框架,预测水文地质参数与地下水潜力指数。
融合Sentinel-1 SAR与Sentinel-2光学影像,用随机森林在GEE上绘制孟加拉国Bo
用Landsat 5/8裸土光谱指数识别裸土并机器学习建模表层土壤质地与全碳。
对比专家驱动AHP与遥感基础模型增强的CAT-XGB集成,用于尼日利亚西北部地下水潜力制图。
系统综述2020—2026年玉米精准农业技术、应用与产量优化研究。
结合VIIRS热异常、ERA5-Land气象数据与XGBoost,构建厄瓜多尔5公里分辨率森林火灾风
用随机森林与支持向量机评估南非eThekwini地区滑坡易发性并分析住房风险。
用Landsat光谱与地形特征结合集成学习,实现马来西亚与巴基斯坦跨区域USDA土壤质地分类。
GIS, Remote Sensing and Machine Learning Applications for Forest Fire Mapping, Susceptibility Assessment and Risk Analysis: A Systematic Review。Research Square
研究不同训练-测试数据划分比例对无人机多光谱小麦产量预测的影响,发现可降低训练比例。
系统综述2018-2026年196项AI用于土壤特性与农业的研究。
用Landsat与Sentinel-2影像和三种机器学习算法自动分类胡志明市不透水面并监测15年变化
比较RF、SVM、ANN、CNN在尼日利亚农业用地制图中的表现
用遥感与可解释机器学习预测阿尔及利亚半干旱城市潜在城市冷岛位置。
用高光谱与机器学习反演陕北农牧交错带农田土壤全氮含量。
利用高光谱数据与随机森林识别哈萨克斯坦东北部麦田作物与杂草,并分析误判的生物学原因。
综述遥感碳储量估算技术及其在碳信用评估中的应用与挑战。
基于GEE融合Sentinel-1/2时序与地形特征,用机器学习高精度制图长三角水稻种植模式。
用机器学习与遥感分析印度库鲁区1991-2022年土地利用变化及其对地表温度的影响。
评估春小麦育种品系产量模型在未参与训练品系上的跨季预测能力。
用PSO-Adam-BP神经网络结合Sentinel-2影像反演白洋淀总磷浓度。
用无人机高光谱结合Stacking集成模型实现湿度干扰下的土壤盐度制图。
融合多源数据与机器学习构建中国2019-2025年0.1°人为甲烷排放网格,并用SHAP解析驱动机制
综述遥感与机器学习在可持续农业中的应用现状与前景。
用多模态遥感与机器学习预测印度锡金高降雨区表层土壤水分。
提出分层光谱集成模型HSE,从高光谱遥感反射率中全球尺度反演四种水质参数。
基于多源遥感与可解释机器学习,揭示东北寒区降水利用效率时空特征及驱动因子。
Modeling Water Quality Parameters in Laga Dadi Reservoir, Ethiopia: An Integrated Remote Sensing and Machine Learning Approach。Research Square
基于印度州级MODIS NDVI与机器学习比较作物产量预测,随机森林优于梯度提升。
系统综述遥感估产方法,分类传感器、平台、建模与机器学习,指出深度学习性能最优。
用MODIS NDVI与四种回归模型预测印度各邦作物产量,并做全国尺度验证。
用Sentinel-1/2多时相数据结合纯机器学习与回归克里金,制图半干旱区30-40cm土壤质地。
研究利用多传感器模拟光谱和三维指数,结合GA-BPNN,分物候期估算黄花菜土壤全氮,提高精度。
提出集成混合量子-经典机器学习、虚拟样本生成和遥感基础模型的框架,预测雄安农田地下水硝酸盐浓度。
提出地表反射率校准方法,结合机器学习与双源像素分解,提高半干旱区玉米蒸散发估算精度。
通过数据同化整合卫星遥感与WOFOST模型,提高夏玉米产量估算精度。
提出时空采样树算法STS-T,用于马来西亚半岛森林火灾易发性制图,兼顾精度与可解释性。
利用随机森林结合遥感与GIS绘制印度Latur地区地下水潜力图。
Estimation of Agricultural Vegetation Water Stress Using Feature-Optimized Remote Sensing and Ensemble Machine Learning。Smart Agricultural Technology
提出基于HYDRA字典方法的机器学习框架,结合物候特征预测玉米产量。
基于无人机多模态遥感数据,构建综合高光效表型指数并精准估算,用于小麦育种材料筛选。
综述遥感与机器学习在印度园艺作物精准管理中的应用,涵盖原理、方法、案例与挑战。