中新网北京10月10日电 记者孙自法的报道中提到，土壤水分作为地球生态系统健康的关键指标，能帮我们搞清楚气候预测、农作物生长还有洪旱灾害预警这些事。咱们靠卫星遥感拿全球数据，效果很不错，但也有个大难题——有时候数据丢得厉害。 就在10月10日这天，中国科学院空天信息创新研究院（也就是空天院）放出了好消息，说该院曾江源研究员带着团队想出了个新招儿。他们把机器学习和插值法两种法子结合起来，弄出了一种叫“堆叠”的技术，专门用来对付那些大范围的空缺数据。这套法子不仅能补齐缺了的内容，还能让数据变得更完整、更好用。 这篇研究成果论文最近已经登在了国际学术期刊《环境遥感》（Remote Sensing of Environment）上。荣家明硕士作为论文第一作者透露，在测试的时候他们发现，这种把两种方法合起来的新办法挺厉害。不管是面对大区域还是小区域的缺漏，它既能像机器学习那样搞预测，又能像插值法那样抓住细节，避免了传统手段里“填不准”或者“平摊化”的毛病。特别是在全球范围内看，新办法的精度比单一方法高出不少。 曾江源还提到，这个技术框架不光能修土壤水分，地表温度、植被参数这些遥感产品里的漏洞也能修复。有了高质量的观测数据做支撑，咱们就能在精准农业、水资源管理、干旱监测还有气候变化研究这些方面更有底气了。（完）