Trend-decoupled district-adaptive ensemble learning for interpretable wheat yield prediction using Earth observation and climate data
यह अध्ययन एक ट्रेंड-डिकपल्ड, डिस्ट्रिक्ट-एडेप्टिव एन्सेम्बल लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो पृथ्वी अवलोकन और जलवायु डेटा को एकीकृत करता है ताकि पाकिस्तान के मुल्तान डिवीजन में शीतकालीन गेहूं की उपज के पूर्वानुमान की सटीकता और व्याख्यात्मकता में महत्वपूर्ण सुधार किया जा सके, विशेष रूप से कम ऐतिहासिक रिकॉर्ड और गैर-स्थिर जलवायु प्रवृत्तियों की स्थितियों के तहत।