【摘 要】
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<正>2019年12月2日,浙江大学生物系统工程与食品科学学院林涛研究员团队在《Global Change Biology》期刊上发表题为"A deep learning approach to conflating heterogeneous
【机 构】
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《浙江大学学报(农业与生命科学版)》编辑部;
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<正>2019年12月2日,浙江大学生物系统工程与食品科学学院林涛研究员团队在《Global Change Biology》期刊上发表题为"A deep learning approach to conflating heterogeneous geospatial data for corn yield estimation:a case study of the US Corn Belt at the county level"的研究论文(https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/gcb.14885)。该研究开发了一个基于长短期记忆的玉米估产模型,该模型基于长短期记忆单元,具有时序依赖、信息选择性传递、非线性拟合的特点,其输入数据包括遥感数据和气象数据,在该研究中整合了空间异质的作物物候、气象和遥感等多源数据,估算出
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