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ISPRS J PHOTOGRAMM | TKSF-KAN框架：无人机多模态数据的燕麦产量估算与迁移学习研究

农作未来 2025-04-18 07:00

文章摘要

本研究针对全球粮食安全与气候变化的背景下，燕麦产量受基因型-环境-管理交互作用复杂影响的问题，提出了一种基于无人机多源数据的TKSF-KAN模型。该模型结合Transformer架构和Kolmogorov-Arnold Networks（KAN），通过多模态数据融合显著提升了燕麦产量预测精度，R²值达到0.76至0.81。研究还评估了模型在不同地区和年份间的迁移能力，通过自适应批量归一化（AdaBN）和微调技术，模型在战海站点的精度达到R²值0.83。该研究为作物产量预测提供了更强大、可扩展的解决方案。

ISPRS J PHOTOGRAMM | TKSF-KAN框架：无人机多模态数据的燕麦产量估算与迁移学习研究

查看文献： TKSF-KAN: Transformer-enhanced oat yield modeling and transferability across major oat-producing regions in China using UAV multisource data
查看期刊：ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing

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