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基于树的机器学习模型在美国陆地蒸散发估算中的应用
ID：3258
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-13 11:15:49 Hits：1905
Oral Presentation
Start Time：2024-05-20 10:45（Asia/Shanghai）
Duration：10min
Session：S7 主题7、遥感与地理信息科学 »
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Abstract
蒸散量（ET）是生态和水文过程之间的重要纽带，对水资源管理、农业生产、生态系统维护和气候变化研究至关重要。机器学习方法已广泛运用于ET估算，尤其基于树的模型因其高效和准确性备受关注，但比较研究较少。本研究以美国大陆为例，利用地面观测数据和多源遥感数据，探索了随机森林、极限随机树（ERT）、XGBoost和LightGBM等基于树的机器学习算法在ET估算中的性能。结果显示，四种模型均能准确估算美国大陆ET，其中ERT模型表现最优，与观测数据具有高相关性（R²=0.842），低偏差（BIAS=-0.0003mm/d）和低均方根误差（0.723mm/d）。相较于MOD16A2，其R²提高0.403，RMSE降低5.311 mm/8d。基于ERT生成的美国2008-2018年逐日1km无缝陆地ET数据集优于其他全球产品，进一步验证了其可靠性，突显了ERT在ET估算中的潜力。
Keywords
蒸散,遥感,机器学习
Speaker
赵雨馨
硕士研究生 武汉理工大学Submission Author
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Important Date
-
Conference Date
May 17
2024
toMay 20
2024
-
Mar 31 2024
Draft paper submission deadline
-
Mar 31 2024
Contribution Submission Deadline
-
May 20 2024
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