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通过Swin-Unet构建高时间分辨率全球湖泊数据集及其在湖泊面积预测中的应用
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了GLAKES-Additional数据库，解决了全球湖泊动态监测的问题，并提高了空间分辨率。模型预测湖泊面积变化准确度高，对生态和环境监测具有重要意义。
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关键要点
- 本研究提出了GLAKES-Additional数据库，解决了全球湖泊动态监测的问题。
- GLAKES-Additional数据库提供了1990年至2021年间152,567个湖泊的两年一次的边界和面积数据。
- 采用Swin-Unet模型有效提高了空间分辨率。
- 模型在气候和土地使用情景下进行湖泊面积变化预测，取得了良好的预测准确度。
- 该研究对生态和环境监测具有重要意义。
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