Domain knowledge-driven variational recurrent networks for drought monitoring

In the context of climate change, droughts, increasingly frequent and severe, necessitate effective monitoring. Existing methods, such as drought indices and data-driven models, face important limitations. Drought indices are built on prior expert knowledge but lack calibration based on actual droug...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Remote sensing of environment Ročník 311; s. 114252
Hlavní autoři:	Zhang, Mengxue, Fernández-Torres, Miguel-Ángel, Camps-Valls, Gustau
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier Inc 01.09.2024
Témata:	Afghanistan air temperature climate change domain Domain knowledge drought Drought monitoring environment expert opinion Hybrid modelling Italy Long short-term memory (LSTM) observational studies Russia time series analysis uncertainty Variational encoder-decoder (VED) Italy Afghanistan Variational encoder-decoder (VED) Hybrid modelling Drought monitoring Domain knowledge Long short-term memory (LSTM)
ISSN:	0034-4257
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!