记者10日从中国科学院空天信息立异研究院（如下简称空天院）获悉，该院曾经江源研究员团队提出了一种交融呆板进修与插值要领的新型技能框架，有用解决了全世界卫星泥土水份产物中常见的年夜规模数据缺掉问题，显著提高了数据的完备性及实用性。相干研究结果发表在《情况遥感》杂志。
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作为反应地球生态康健状态的焦点指标，泥土水份对于农业浇灌、干旱预警、天气变化阐发等具备主要价值。今朝，全世界泥土水份数据重要依靠卫星遥感获�。欢芪佬枪斓�、地表繁杂地形、报酬旌旗灯号滋扰等多种因素影响，原始数据常呈现年夜量缺掉，限定了其于现实科研与运用中的利用效果。
“当前弥补缺掉数据重要有两类要领：一类是传统插值法，依靠已经知数据推测缺掉区域，合用在小规模缺掉，但于年夜片空缺区轻易掉效；另外一类是基在年夜数据阐发的呆板进修要领，可以或许经由过程阐发全世界数据，寻觅泥土水份与降雨、植被等因素间的接洽来举行猜测，但成果轻易趋势‘平均’，难以正确反应尤其干旱或者潮湿地域的真实环境。”曾经江源先容。
针对于上述问题，研究团队立异采用“上风互补”的思绪，将两类要领深度交融。他们应用“重叠”异质集成技能，先别离使用插值及呆板进修天生开端弥补成果，再经由过程智能算法优化整合，形成同时统筹总体正确性及局部细节的终极数据。试验注解，这一新技能于差别标准数据缺掉环境下均体现优秀：既保留了呆板进修对于年夜规模缺掉的猜测能力，又交融了插值要领对于局部特性的捕获能力，有用防止了以往要领中常见的“过在平均”或者“细节掉真”问题。
曾经江源暗示，这项技能具有较强的通用性，将来可拓展至地表温度、植被参数、年夜气身分等多种遥感数据产物的修复，为农业治理、生态掩护、灾难监测和天气变化研究等范畴提供更高质量的数据撑持。
（空天院供图）
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