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Trend-decoupled district-adaptive ensemble learning for interpretable wheat yield prediction using Earth observation and climate data
Este estudio presenta un marco de aprendizaje de conjunto adaptativo por distrito y desacoplado de tendencias que integra datos de observación de la Tierra y de clima para mejorar significativamente la precisión e interpretabilidad del pronóstico del rendimiento del trigo de invierno en la División de Multán, Pakistán, particularmente bajo condiciones de registros históricos cortos y tendencias climáticas no estacionarias.