改进的地表温度反演方法：模型-数据-知识驱动与深度学习结合
Remote-Sensing杂志发布了一项基于模型-数据-知识驱动和深度学习的改进地表温度反演方法的研究。该方法综合利用了各种数据源，包括遥感数据、气象数据和地表特征数据，并运用了深度学习算法来提高地表温度的准确性和精度。研究结果表明，该方法在地表温度反演方面取得了显著的改进，为地表温度监测提供了一种新的有效途径。
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