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Trend-decoupled district-adaptive ensemble learning for interpretable wheat yield prediction using Earth observation and climate data
Este estudo apresenta uma estrutura de aprendizado de conjunto desacoplada de tendências e adaptável a distritos que integra observação da Terra e dados climáticos para melhorar significativamente a precisão e a interpretabilidade da previsão do rendimento do trigo de inverno na Divisão de Multan, Paquistão, particularmente sob condições de registros históricos curtos e tendências climáticas não estacionárias.