Trend-decoupled district-adaptive ensemble learning for interpretable wheat yield prediction using Earth observation and climate data
Diese Studie präsentiert ein trendentkoppeltes, distriktadaptives Ensemble-Lernframework, das Erdbeobachtungs- und Klimadaten integriert, um die Genauigkeit und Interpretierbarkeit der Winterweizenertragsprognose in der Multan-Division Pakistans signifikant zu verbessern, insbesondere unter den Bedingungen kurzer historischer Aufzeichnungen und nicht-stationärer Klimatrends.