一种基于Transformer的多尺度土壤湿度模拟方法
Transformer模型作为一种新兴的深度学习方法，在时空序列相关的模拟任务中展现出巨大潜力。然而，人们对其在土壤湿度（SM）模拟中的表现了解十分有限。本研究提出了一种基于Transformer的土壤湿度模拟网络（SMSNet），通过对像元进行重构和降尺度，提升广泛使用的主被动土壤湿度（SMAP）土壤湿度产品的质量，并获得分辨率为9公里和1公里的逐日土壤湿 …
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Transformer模型作为一种新兴的深度学习方法，在时空序列相关的模拟任务中展现出巨大潜力。然而，人们对其在土壤湿度（SM）模拟中的表现了解十分有限。本研究提出了一种基于Transformer的土壤湿度模拟网络（SMSNet），通过对像元进行重构和降尺度，提升广泛使用的主被动土壤湿度（SMAP）土壤湿度产品的质量，并获得分辨率为9公里和1公里的逐日土壤湿 …