本研究应用元转移学习方法进行湖泊深度温度预测，表现优于传统模型。利用神经网络预测水温并评估模型的鲁棒性。提出DynamicEarthNet数据集和新评估指标SCS，探索机器学习在洪水预测中的应用。同时介绍LEFormer和LEPrompter架构，以提升湖泊提取性能。此外，研究解决了农业监测中的标签依赖问题，显著提高了多年度作物映射的准确性。