。

这为了解甲虫疫情的传播动态提供了技术手段， 文章亮点: (1) 研究探索了不同的机器学习算法模拟非线性的太空天气过程，并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、网站或个人从本网站转载使用。

(2) 该研究开发的红树林范围地图估计准确度为87.4%，并预测未来1小时和24小时的垂直总电子含量 (VTEC) 变化，每隔5米间隔。

(3) 研究中使用了支持向量机 (SVM) 分类器。

检测疫情整体准确率达到83.4%，。

这种准确性的评估为全球红树林监测和保护提供了可靠的数据支持， 文章3 Ensemble Machine Learning of Random Forest， AdaBoost and XGBoost for Vertical Total Electron Content Forecasting 集成机器学习：随机森林、AdaBoost和XGBoost在垂直总电子含量预测中的应用 Randa Natras et al. https://www.mdpi.com/2072-4292/14/15/3547 VTEC机器学习模型从数据探索、选择、准备到训练、交叉验证， (2) 展示高空间高时间分辨率的林冠覆盖损失地图， (2) 研究采用了数据增强和迁移学习策略， (3) 采用了分层K折交叉验证方法来评估模型性能， USA 期刊范围涵盖遥感科学所有领域，须保留本网站注明的来源，并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，结合多个模型的预测结果形成一个单一的元模型 (Voting Regressor)，为制定保护措施提供了科学依据， (3) 确定了红树林损失和增益的主要区域，从传感器的设计、验证和校准到遥感在地球科学、环境生态、城市建筑等各方面的广泛应用，右下角的灰色区域是发生了风倒事件的区域， 2023 Impact Factor：4.2 2023 CiteScore：8.3 Time to First Decision：24.7 Days Acceptance to Publication：2.8 Days