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基于机器学习融合多源遥感数据模拟SPEI监测山东干旱机器学习多源遥感干旱标准化降水蒸散指数山东省 2021/3/24

以山东省为研究区，选择偏差校正随机森林BRF（Bias-corrected random forest），支持向量回归SVR（Support vector regression）和Cubist模型三种机器学习方法融合多影响因子模拟3个月时间尺度的标准化降水蒸散指数SPEI-3，以期为精确监测山东地区干旱提供一种方法。将2001−2017年23个站点的SPEI-3值作为因变量，多源遥感数...