【每周一文】通过在机器学习中嵌入物理约束增强植被物候预测能力

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每周一文 通过在机器学习中嵌入物理约束增强植被物候预测能力 翁齐浩教授及研究团队开发了一种嵌入物理机制的PCNNs模型，通过基于机器学习嵌入植被物候变化过程的物理机制作为约束条件，显著提升了植被物候预测精度。该研究构建了机器学习与生态机制理解的桥梁，深入探讨了植被物候与气候因素之间的关系及其对生态系统的影响。 1 摘要 植被物候在陆地表面的生态过程以及生物圈与大气的反馈中起着至关重要的作用。当前，大尺度的植被物候的获取主要依赖于从卫星遥感影像中提取植被指数的方法，快速发展的机器学习技术也被广泛应用于高时空的植被物候识别。然而，这些方法往往忽略了与气候因素相关的基本物理机制过程，而且缺乏与实地观测的物候数据的评估和比较。针对这些局限性，本文提出了一种基于物理约束的神经网络(PCNN ………………………………