人工智能深度学习模型在土壤属性数字制图中的应用

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘  要：为提高土壤属性数字制图预测精度，以及随着遥感环境变量数据量的增加、算力的增强和开源深度学习框架的普及，数字土壤制图正在从传统的知识驱动模型向数据驱动的人工智能深度学习模型转变。该文以土壤关键属性有机碳为例，分析归纳土壤有机碳数字制图深度学习模型的理论基础、模型结构、亟待解决的有关环境变量空间上下文信息和多模态数据整合及模型可解释性等问题，旨在促进人工智能深度学习模型在第三次全国土壤普查土壤属性制图中的应用。（剩余9024字）

试读结束

目录
monitor