Depth-Resolved Coral Reef Thermal Fields from Satellite SST and Sparse In-Situ Loggers Using Physics-Informed Neural Networks

Dieser Inhalt beschreibt ein Physik-informiertes neuronales Netzwerk (PINN), das Satelliten-Meeresoberflächentemperaturen (SST) mit spärlichen In-situ-Loggern fusioniert, um tiefenaufgelöste thermische Felder von Korallenriffen zu ermitteln. Das Modell korrigiert effektiv Übertreibungen der thermischen Belastung unter der Oberfläche und erreicht hohe Genauigkeit selbst mit minimalen Trainingsdaten.