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基于XGBoost算法的星载GNSS-R植被光学厚度反演
桂林理工大学测绘地理信息学院
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马嘉嘉
梁月吉
郭希
黄仪邦
杨蒙蒙
梁财文
开通知网号
全球导航卫星系统反射信号的复杂性和地表环境的多样性给植被光学厚度(Vegetation Optical Depth,VOD)反演带来了挑战。传统反演方法多依赖于物理模型和经验公式,未充分考虑复杂地表非线性特征。为此,文章提出了一种基于极端梯度提升(e...
机 构:
桂林理工大学测绘地理信息学院;
领 域:
生物学;
自然地理学和测绘学;
关键词:
植被光学厚度;
极端梯度提升;
机器学习;
全球导航卫星系统反射测量;
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航天返回与遥感
2025年03期
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