【摘 要】
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目的时空分辨率较高的土壤湿度数据对于生产实践和科学研究具有重要意义。以国产的风云气象卫星为数据源,利用卷积神经网络自主学习输入变量间深层关联的优势,获取高质量土壤湿度数据,为科学研究和生产实践服务。方法首先构建了一个土壤湿度提取卷积神经网络(soil moisture convolutional neural network,SMCNN),SMCNN由温度子网络和土壤湿度子网络构成,每个子网络均包
【机 构】
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南京信息工程大学,南京 210044中国气象局旱区特色农业气象灾害监测预警与风险管理重点实验室,银川 750002;中国气象局干旱气候变化与减灾重点开放实验室,兰州 730020;南京信息工程大学,南
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目的时空分辨率较高的土壤湿度数据对于生产实践和科学研究具有重要意义。以国产的风云气象卫星为数据源,利用卷积神经网络自主学习输入变量间深层关联的优势,获取高质量土壤湿度数据,为科学研究和生产实践服务。方法首先构建了一个土壤湿度提取卷积神经网络(soil moisture convolutional neural network,SMCNN),SMCNN由温度子网络和土壤湿度子网络构成,每个子网络均包含特征提取器和编码器。特征提取器用于为每个像素生成一个特征向量,其中温度子网络的特征提取器由11个卷积层
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