[口头报告]耦合BEPS生态模型与迁移学习的植被总初级生产力估算方法

耦合BEPS生态模型与迁移学习的植被总初级生产力估算方法
编号:1542 稿件编号:4357 访问权限:仅限参会人 更新:2024-04-11 16:45:55 浏览:58次 口头报告

报告开始:2024年05月19日 16:34 (Asia/Shanghai)

报告时间:12min

所在会议:[S4] 主题​4、生态与可持续发展 » [S4-8] 主题4、生态与可持续发展 专题4.9、专题4.14(19日下午,209)

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摘要
机器学习模型近些年在生态环境遥感监测领域取得了广泛应用,但在植被总初级生产力(GPP)等参数估算方面,大多只是简单建立通量站点EC数据与众多解释变量之间的非线性关系,往往存在训练样本不足、机理可解释性差、迁移泛化能力不足等问题。为此,本研究拟引入传统的生态过程模型如BEPS模型,通过降尺度预训练与微调训练的方式,建立过程模型与通量观测的协同约束,实现GPP的高精度估算。结果表明,本文方法较传统单纯利用站点训练的方式GPP估算精度能够得到显著提高,并有效解决了全球尺度上的高值低估和低值高估问题,相较于传统生态过程,也能在提高估算精度的基础上,大幅提升其大范围应用的估算效率,为GPP估算提供了新方式。
 
关键字
BEPS模型,机器学习,GPP,遥感
报告人
管小彬
副研究员 武汉大学

稿件作者
管小彬 武汉大学
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