【摘 要】
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本文利用灌区地面和遥感的天地协同序列观测数据，以降水、土壤湿度、地下水位历史观测量、哨兵-2遥感观测值作为地下水位的模拟因子，采用基于多层GRU网络的深度学习模型建立地面和遥感观测因子与地下水位的内在联系，进行灌区地下水位模拟的研究，并在南北方两处灌区研究区进行地下水位模拟实验和结果分析。实验结果表明，基于天地协同与深度学习的灌区地下水位模拟模型具有自行建立外界环境因素和灌区地下水位内在关系的能力
【基金项目】
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国家重点研发计划（2018YFC1508302）；
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本文利用灌区地面和遥感的天地协同序列观测数据，以降水、土壤湿度、地下水位历史观测量、哨兵-2遥感观测值作为地下水位的模拟因子，采用基于多层GRU网络的深度学习模型建立地面和遥感观测因子与地下水位的内在联系，进行灌区地下水位模拟的研究，并在南北方两处灌区研究区进行地下水位模拟实验和结果分析。实验结果表明，基于天地协同与深度学习的灌区地下水位模拟模型具有自行建立外界环境因素和灌区地下水位内在关系的能力，具有较好的地下水位模拟效果，以及在不同地理环境下的模型适用性，具有一定的应用潜力，能够为灌区的农作物种植和水资源管理提供决策信息支持。
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