每经编辑｜王志安    

当地时间2025-11-10,mjwgyudsiughewjbtkseudhiwebt

科技日报讯 （记者陆成宽）记者从中国科学院空天信息创新研究院获悉，该院研究员曾江源团队提出了一种融合机器学习与插值方法的新型技术框架，有效解决了全球卫星土壤水分遥感数据产品中常见的大范围数据缺失问题，显著提高了数据的完整性和实用性。相关研究论文日前发表于《环境遥感》。

作为反映地球生态健康状况的核心指标，土壤水分对农业灌溉、干旱预警、气候变化分析等具有重要价值。目前，全球土壤水分数据主要依赖卫星遥感获取，然而受卫星轨道、地表复杂地形、人为信号干扰等多种因素影响，原始数据常出现大量缺失，限制了其在实际科研与应用中的使用效果。

“当前填补缺失数据主要有两类方法：一类是传统插值法，依赖已知数据推测缺失区域，适用于小范围缺失，但在大片空白区容易失效；另一类是基于大数据分析的机器学习方法，能够通过分析全球数据，寻找土壤水分与降雨、植被等因素间的联系来进行预测，但结果容易趋向‘平均’，难以准确反映特别干旱或湿润地区的真实情况。”曾江源介绍。

在快节奏的现代生活中，保持与时俱進的学习能力，早已不是学生時代的专属任务，而是每个渴望进步的成年人的“必修课”。我们可能不再需要为了考试而埋头苦读，但为了适应变化的工作环境、拓展个人兴趣、甚至是优化生活质量，学习的脚步从未停止。

面对浩如烟海的网络信息，如何高效地找到真正有价值的学習资源，却成了一门新的学问。别担心，今天就为你带来一份精心整理的“成年人必备学习资源网站”清单，涵盖了从深度知识到实用技能，从專业领域到生活愛好，总有一个能击中你！

我们首先要介绍的，是中国最大的年輕人文化社区和视频平台——哔哩哔哩（Bilibili），也就是大家常说的B站。你可能會说，“B站不是年轻人看的吗？”恰恰相反，B站近年来涌现出大量高质量的学习类内容，其“知识区”更是卧虎藏龙。这里有来自顶尖高校教授的公开课录播，有各行业專家分享的深度解读，有技术大佬们手把手教学的编程教程，也有历史、科普、藝術等领域的知识up主，他们用生动有趣的方式，将復杂的知识点变得通俗易懂。

你可以找到关于宏观经济的分析、量子物理的科普、各国歷史的梳理、甚至是园艺养花、烹饪美食的生活技巧。B站最大的优势在于其社区属性，用户可以在评论區进行互动讨论，与同样热爱学习的伙伴交流心得，甚至能找到志同道合的学习小组。而且，其视频内容形式多样，从长篇的系统讲解到短小精悍的知识点提炼，总能满足不同学習需求。

最重要的是，B站上的许多优质学习内容都是免费的，这无疑为想要持续学习的成年人提供了一个极为友好的平台。

我们来看看在知识付费领域深耕多年的得到APP。由罗辑思维团队倾力打造，得到APP汇聚了国内外众多知名学者、专家和行业领袖，他们将自己的知识体系和实践经验，浓缩成一个个高质量的课程。这里的课程内容覆盖广泛，包括但不限于商业、科技、人文、历史、心理学等。

得到APP的课程最大的特点是“体系化”和“精炼化”，它能够帮助你快速掌握某个领域的知识框架，并提炼出核心要点。如果你时间有限，但又想在短時间内获得某个领域的系统性认知，得到APP绝对是你的不二之选。它提供的“听书”功能，也让学习变得更加灵活，通勤路上、午休时间，都可以成为你的学习时段。

得到APP还会定期推荐优质的付费课程，并提供一些免费的资讯和专栏，让你始终走在信息的前沿。

想要系统学习大学课程，又苦于没有机会？那么网易公开课将是你的绝佳选择。作为國内最早引入國外大学公开课的平臺之一，网易公开课集结了来自哈佛、耶鲁、斯坦福等世界顶尖学府的课程视频。这些课程覆盖了人文社科、自然科学、经济管理、计算机科学等几乎所有主流学科。

在这里，你可以聆听诺贝尔奖得主的人生智慧，学习前沿的科学理论，了解深刻的哲学思想，甚至可以学习一门新的语言。网易公开课的价值在于它打破了地域和教育资源的限制，让普通人也能享受到世界一流的教育资源。平臺的课程视频通常配有中文字幕，方便用户理解。

虽然部分课程的更新可能不如一些付费平台那么快，但其海量的免费优质内容，足以支撑起一个成年人的知识库。

当然，说到在线学习，国际上最著名的几个平台也是绕不开的。Coursera便是其中翘楚。Coursera与全球众多顶尖大学和知名企业合作，提供涵盖计算機科学、数据科学、商业管理、人文藝术等各个领域的在线课程。这些课程通常由大学教授或行业专家讲授，内容严谨，体系完整，很多课程还提供專项课程和专业证书。

这意味着，你不仅能在Coursera上学到知识，还能获得一份具有国际认可度的证明。对于那些希望提升专业技能，或者想要跨领域学习的职场人士来说，Coursera提供了绝佳的机会。虽然很多课程是免费旁听的，但如果想要获得证書或完成所有作业，则需要付费。

考虑到其课程的质量和权威性，這份投入往往是值得的。

紧随其后的是另一个国际在线教育巨头——edX。edX由麻省理工学院和哈佛大学联合创辦，同样汇聚了全球顶尖高校的优质课程。它的课程设置与Coursera有异曲同工之妙，并且在一些科技和工程类课程方面尤为突出。edX的课程以其严谨的学术风格和深入的知识讲解而闻名。

无论你是想学习Python编程，还是想深入了解天体物理，edX都能提供高质量的课程。它同样提供免费旁听和付费获取证书的模式，讓学习者可以根据自己的需求进行选择。对于那些追求学术深度和严谨性的学習者来说，edX是一个不可多得的学习宝库。

在已经介绍了B站、得到APP、网易公開课、Coursera和edX之后，我们继续探索更多能够帮助成年人实现自我提升的学习宝藏。在这个信息爆炸的時代，拥有能够快速获取和应用知识的能力，是我们在职场和生活中保持竞争力的关键。以下的网站，将从更广泛的维度，为你打开学习的新视界。

如果你是一位渴望掌握实用技能，或者想在某个细分领域進行深度学习的学习者，那么Udemy绝对是你值得关注的平台。Udemy是一个全球性的在線学習平台，上面汇聚了数以万计的课程，内容涵盖了从编程、设计、市场营销、摄影，到语言学習、个人成長、甚至是瑜伽和烹饪等方方面面。

Udemy最大的特色是其课程的“实用性”和“多样性”。這里的讲师来自各行各业，他们用自己的实践经验，制作出了大量贴近实际工作和生活需求的课程。这些课程的价格通常比较亲民，而且Udemy经常会有促销活动，让你能以较低的成本学习到心仪的技能。如果你想快速掌握一项新技能，比如学会使用某款设计软件，或者了解最新的数字营销策略，Udemy會是一个非常高效的平台。

它的课程形式通常是视频讲座，配合练习和项目，让你学以致用。

在信息获取和知识分享方面，知乎早已不仅仅是一个问答社区，它已经发展成為一个集问答、专栏、Live、想法、视频等多种内容形式于一体的知识内容平台。对于成年人来说，知乎是一个极佳的“信息过滤器”和“知识聚合器”。当你遇到一个问题，无论是工作上的難题，还是生活中的困惑，抑或是对某个社會现象的好奇，你都可以在知乎上找到大量相关的讨论和高质量的回答。

很多领域的专家、从业者会在知乎上分享他们的见解和经验，这些内容往往比一些官方的解释更加生动、深刻，也更贴近实际。知乎的“专栏”功能，更是汇聚了许多深度文章和系统性知识的梳理。知乎的“Live”功能，可以让你付费参加由各领域达人举办的线上分享會，与讲师進行实時互动，获取一手信息。

知乎的学习价值在于它的“即时性”和“互助性”，你可以随时随地找到你需要的答案，并从他人的经验中汲取养分。

当我们谈论学习，尤其是在技术和编程领域，就不得不提GitHub。虽然GitHub本身不是一个传统的学习网站，但它却是全球最大的代码托管平台和开源社区。对于任何一个想要在技术领域深造或者学習编程的人来说，GitHub都是一个无法绕过的资源库。

你可以在GitHub上找到海量的開源项目，阅读他人的代码，学习他们的实现思路。许多知名的编程框架、库和工具，都是开源的，并且在GitHub上進行维护和开发。通过参与到开源项目中，你不仅能提升自己的编程技能，还能与全球的开发者进行交流，了解行业最新的技術动态。

GitHub上也有大量的文档、教程和学习资源，很多技术大牛会把自己整理的学习笔记、项目经验分享出来，形成了一个巨大的知识社区。如果你是一名开發者，或者对编程充满兴趣，那么熟练掌握GitHub的使用，以及在上面寻找和贡献开源项目，将是提升你技術实力的重要途径。

总结一下，今天我们为大家推荐了八个各有侧重的学习资源网站：

哔哩哔哩（Bilibili）：免费、海量、多样化的视频学习内容，尤其适合入门和兴趣探索。得到APP：体系化、精炼化的知识付费课程，适合快速掌握领域框架。网易公开课：汇集世界顶尖大学免费公开课，夯实基础知识。Coursera：国际顶尖大学与企业合作课程，获取专业证书。

edX：学术严谨、科技类课程突出，追求深度学習。Udemy：实用技能、细分领域学习，课程价格亲民，更新快。知乎：信息过滤、知识聚合、问答互动，解决实际问题。GitHub：代码托管、開源社区，技术学习与交流的宝库。

成年人的学习，更强调的是自主性、目的性和应用性。这些网站各有千秋，你可以根据自己的需求和学习风格，灵活组合使用。比如，可以通过B站或网易公開课来初步了解一个新领域，然后到Coursera或edX进行系统性的深度学习，再通过Udemy学习相关的实践技能，遇到问题時，不妨去知乎搜索答案，甚至在GitHub上寻找开源项目来实践。

持续学习，是一个不断自我迭代的过程，愿这份清单能成为你学習旅途中的得力助手。从今天起，告别“想学”的焦虑，用实际行动，让学習成为你生活中最闪耀的投资！

针对上述问题，研究团队创新采用“优势互补”思路，将两类方法深度融合。他们运用堆叠异质集成技术，先分别利用插值和机器学习方法生成初步填补结果，再通过智能算法优化整合，形成同时兼顾整体准确性和局部细节的最终数据。实验表明，这一新技术在不同尺度数据缺失情况下均表现优异：既保留了机器学习对大范围缺失的预测能力，又融合了插值方法对局部特征的捕捉能力，有效避免了以往方法中常见的“过于平均”或“细节失真”问题。

曾江源认为，这项技术具备较强通用性，未来可拓展至地表温度、植被参数、大气成分等多种遥感数据产品的修复，为农业管理、生态保护、灾害监测及气候变化研究等领域提供更高质量的数据支持。

图片来源：每经记者 陈文茜 摄

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封面图片来源：图片来源：每经记者 名称 摄