Monitoring farmland soil moisture status in semi-arid regions using multi-source remote sensing fusion data and machine learning algorithms
Este estudio demuestra que la integración de índices ópticos de vegetación y características de retrodispersión de radar dentro de un marco de aprendizaje automático XGBoost monitorea eficazmente la dinámica espaciotemporal de la humedad del suelo en diversas profundidades y etapas de crecimiento en campos de maíz primaveral en zonas semiáridas, revelando los roles complementarios de estas fuentes de datos y el desempeño superior del enfoque combinado.