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申请/专利权人：中国地质大学(武汉)
摘要：本发明涉及资源测算领域，提供了一种大规模土壤水分预测方法、设备及存储介质，方法为：获取观测站多源数据，并进行时空配准和数据清洗，得到配准后的数据；将配准后的数据采用聚类算法进行分区，从而将完整的研究区数据分成多个子区域数据；构建表层土壤水分反演模型，并预训练；所述反演模型包括广义折射混合介电模型和极度随机树模型；以多个子区域数据作为输入数据输入至反演模型，得到反演模型结果；将反演结果进行加权平均，得到最终水分预测结果。本发明相较于以往的基于机器学习方法的土壤水分反演具有更高的预测精度,解决小区域模型过拟合问题，使得模型具有更强的鲁棒性，预测结果具有更强的可解释性。
主权项：1.一种大规模土壤水分预测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：获取观测站多源数据，并进行时空配准和数据清洗，得到配准后的数据；S2：将配准后的数据采用聚类算法进行分区，从而将完整的研究区数据分成多个子区域数据；S3：构建表层土壤水分反演模型，并预训练；所述反演模型包括广义折射混合介电模型和极度随机树模型；S4：以多个子区域数据作为输入数据输入至反演模型，得到反演模型结果；S5：将反演结果进行加权平均，得到最终水分预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国地质大学(武汉) 一种大规模土壤水分预测方法、设备及存储介质
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