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主题总数  81
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2026暑期强化集训｜GEE + 智能体 + 深度学习 + 全球制图，一站式全部吃透
机器学习算法 • 生态遥感前沿 • 2 天前
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ISPRS好文｜机器学习在遥感应用中规范使用的典范
机器学习算法 • 生态遥感前沿 • 4 天前
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洛桑联邦理工学院《Comput. Environ. Urban Syst.》最新发文：用于建筑拆除风险建模的时空机器学习
机器学习算法 • 生态遥感前沿 • 6 天前
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Journal of Hydrology | 基于全球和局地信息驱动的深度学习模型可解释框架揭示长期径流机制
机器学习算法 • 生态遥感前沿 • 3 周前
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清华大学王毅教授团队最新发文！从分类到解码：机器学习揭示植根于环境驯化的传统村落空间格局——以四川西北部藏羌地区为例
机器学习算法 • 生态遥感前沿 • 1 月前
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Remote Sensing of Environment | 基于机器学习与微波遥感框架融合技术的1997年至今全球土壤湿度制图
机器学习算法 • 生态遥感前沿 • 1 月前
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SCS丨绘制数据匮乏的全球南方城市昼夜城市热动态图：基于机器学习的诊断框架在喀布尔的应用
机器学习算法 • 生态遥感前沿 • 1 月前
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黄健熙教授团队最新FCR：用机器学习和APSIM模型快速绘制10米冬小麦产量图
机器学习算法 • 生态遥感前沿 • 1 月前
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广东财经大学联合多单位在《Landscape and Urban Planning》发文 | 基于深度学习与街景影像揭示城市道路植被致敏风险暴露特征
机器学习算法 • 生态遥感前沿 • 1 月前
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衡阳师范学院Water Resources Research | 一种可解释的物理引导深度学习框架实现流域蓝绿水稳健预测与非线性解释
机器学习算法 • 生态遥感前沿 • 2 月前
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《Sustainable Cities and Society》城市收缩与增长背景下碳排放强度的时空格局与非线性驱动因素：基于可解释的机器学习方法
机器学习算法 • 生态遥感前沿 • 2 月前
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德克萨斯农工大学CEUS提出！利用可解释的机器学习方法将环境因素纳入基础设施不平等评估中
机器学习算法 • 生态遥感前沿 • 2 月前
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东北地理所最新Remote Sensing of Environment！提出融合土壤水分动态的跨区域高分辨率耕地土壤有机质深度学习制图框架！
机器学习算法 • 生态遥感前沿 • 3 月前
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华师大李超-陈曦教授团队最新Nature Communications！利用机器学习方法挖掘空间约束关系，将未来全球变暖预测的误差方差降低约70%！
机器学习算法 • 生态遥感前沿 • 4 月前
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斯坦福大学等《Nature Communications》 | 全球58%人口被错误归类：利用卫星影像和机器学习首次揭开人类发展指数的致命盲区
机器学习算法 • 生态遥感前沿 • 4 月前
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金哲侬团队在GCB发表特邀综述讨论“知识引导机器学习”在全球变化生态学中的应用
机器学习算法 • 生态遥感前沿 • 4 月前
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GCB特邀综述 | 知识引导机器学习在全球变化生态学研究中的应用
机器学习算法 • 生态遥感前沿 • 4 月前
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SHAP 可解释机器学习（番外篇）：SHAP 的常见误用与“审稿人红线”
机器学习算法 • 生态遥感前沿 • 5 月前
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2026寒假特训 | GEE(Python版本)深度学习与全球制图分析实战特训教学
Python • 生态遥感前沿 • 5 月前
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SCS综述好文 | 机器学习技术在城市热岛效应应用中的前沿进展：综述与未来展望
机器学习算法 • 生态遥感前沿 • 5 月前
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RSE最新成果｜GPP-net 深度学习网络，仅用 SR+PAR解锁高分辨率总初级生产力精准估算
机器学习算法 • 生态遥感前沿 • 5 月前
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EIA Review | 结合深度学习和多准则决策的SDG导向城市低碳转型能力评估集成框架
机器学习算法 • 生态遥感前沿 • 6 月前
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前沿AI技术！HydroGEnDA：利用生成式深度学习增强集合数据同化
机器学习算法 • 生态遥感前沿 • 6 月前
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JH-Regional Studies：基于蒙特卡洛丢弃技术的深度学习径流预报框架性能与不确定性分析
机器学习算法 • 生态遥感前沿 • 6 月前
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北京林业大学张晓丽教授团队在IEEE TGRS发文：在深度学习森林变化检测模型研究方面取得新进展
机器学习算法 • 生态遥感前沿 • 6 月前
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通过可解释机器学习模型揭示土地利用变化驱动因素的多尺度与非线性效应：基于“生态成本与经济效益”权衡视角的见解
机器学习算法 • 生态遥感前沿 • 7 月前
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SCIE-1区Top-IF9.2 基于可解释机器学习模型和多目标优化算法的城市尺度绿色基础设施优化规划:以北京核心区为例（翻译）
机器学习算法 • 生态遥感前沿 • 7 月前
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CEUS | 利用可解释机器学习将环境因素纳入基础设施不平等评估
机器学习算法 • 生态遥感前沿 • 7 月前
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IJGIS期刊最新发文！GeoXCP：度量可解释性机器学习的地理AI不确定性
机器学习算法 • 生态遥感前沿 • 7 月前
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EIA Review好文！通过机器学习揭示土地变化驱动因素的多尺度和非线性效应：基于生态成本-经济效益权衡视角
机器学习算法 • 生态遥感前沿 • 7 月前
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