RESEARCHarXiv CS.LG·4/16/2026
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.
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