Monitoring farmland soil moisture status in semi-arid regions using multi-source remote sensing fusion data and machine learning algorithms
본 연구는 광학 식생 지수와 레이더 후방산란 특성을 XGBoost 머신러닝 프레임워크 내에 통합하는 것이 반건조 지역 춘기 옥수수 밭의 다양한 깊이 및 생육 단계에 따른 토양 수분 시공간적 역동성을 효과적으로 모니터링함을 입증하며, 이를 통해 이러한 데이터 소스들의 상호 보완적인 역할과 결합된 접근 방식의 우수한 성능을 밝혀낸다.