الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: فلوروسينس الكلوروفيل الناتج عن الشمس
-
معلومات سطح الأرض من الأقمار الصناعية تعزز مهارة توقع درجة الحرارة القريبة من السطح Land surface information from satellites boost near-surface temperature forecast skill
2026 | المؤلف: Melissa Ruiz‐Vásquez وآخرون | المجلة: Communications Earth & Environment | المجال: علوم الغلاف الجوي (Atmospheric Science)يتناول هذا القسم من ورقة البحث دمج بيانات درجة حرارة سطح الأرض المستمدة من الأقمار الصناعية ومؤشرات الغطاء النباتي في نماذج التنبؤ بالطقس العددي (NWP) لتعزيز توقعات درجة الحرارة القريبة من السطح. يستخدم المؤلفون شبكات الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM)، وهي نوع من نماذج التعلم العميق، لتقييم تأثير هذه البيانات المستمدة من الأقمار الصناعية على…
-
دمج بيانات الأقمار الصناعية متعددة الطيف وفائقة الطيف لمراقبة ازدهار الطحالب الضارة باستخدام التعلم العميق الذاتي الإشراف والتسلسل الهرمي Fusing Multi‐ and Hyperspectral Satellite Data for Harmful Algal Bloom Monitoring With Self‐Supervised and Hierarchical Deep Learning
2026 | المؤلف: Nicholas LaHaye وآخرون | المجلة: Earth and Space Science | المجال: علم المحيطات (Oceanography)تقدم ورقة البحث إطار عمل SIT-FUSE، الذي يستخدم بشكل فعال التعلم الذاتي الإشرافي (SSL) لمراقبة ازدهار الطحالب الضارة (HABs) على طول الساحل الأمريكي. يدمج هذا الإطار بيانات الانعكاس متعددة الأطياف وفائقة الطيف مع قياسات الفلورسنت الناتجة عن الشمس (SIF) من Sentinel-5P/TROPOMI، مما يظهر قدرته على تحديد وتصنيف وتحديد أنواع ازدهار الطحالب. تشير التحقق الأولي إلى…