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一、利用人工智能改进模型对农作物和植被灌溉量的精准预测
利用蒸散发领域的基础研究，指导农业精准灌溉是近年来的热点，但是传统的方法需要很多监测信息，包括对土壤和植被本身的监测信息：土壤湿度、温度、植被高度、叶面积指数等，以及气象因子：降雨、气温、水汽压差、风速等。需要的监测数据量大，对传感器的安装和维护要求比较高，因此也限制了精准灌溉的推广。本团队利用人工智能和卫星遥感反演技术，开发了简化监测需求，低成本的智慧灌溉模型。由于人工智能技术的引入，该模型可以在缺少某些参数的条件下，仍然保证植被蒸腾量的估算精度，从而有效的指导精准灌溉，为发展生态友好型农业，建立节水型社会提供科学技术支撑。
二、基于遥感反演的城市三源蒸散发模型开发与验证
城市区域的遥感蒸散发模型研究尚处于起步阶段，本团队开发了首个应用于城市的三源遥感蒸散发模型，考虑城市下垫面分布特征，分别计算城市区域土壤蒸发，植被蒸腾和不透水区域蒸发，有效的解决了以往模型中高估植被蒸腾而低估土壤蒸发的问题，从而为城市绿地的植被蒸腾精准估算提供了可能，为园林智慧管控、精准灌溉提供了科学指导，为优化城市的水资源配置提供理论依据。