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1 绪论
2 被动微波遥感监测积雪原理
3 数据来源与处理
4 基于AMSR_E被动微波遥感数据的积雪深度反演
5 北疆积雪时空分布分析
6 结论
参考文献
在读期间发表的论文
后记
卢新玉;
新疆师范大学;
被动微波遥感; AMSR_E; 积雪深度; 雪深反演; 北疆地区; 验证;
机译:哈萨克斯坦被动微波遥感数据得出的积雪深度的时空变化
机译:被动微波积雪深度反演对天气影响和积雪的敏感性
机译:基于LAI的植被透过率表征在积雪被动微波遥感中的应用
机译:被动微波遥感中的土壤水分反演:基于物理的反演算法
机译:来自主动和被动微波遥感数据的Novaya Zemlya和Severnaya Zemlya最近的冰川表面积雪融化。
机译:作为被动采样媒体地衣针叶树的针叶被动空气采样装置和积雪的比较来衡量半挥发性有机物在远程大气
机译:基于春季格陵兰冰盖被动微波遥感估算季节性积雪深度的可能性
机译:利用被动,极化微波遥感进行海面风速反演。
机译:确定介电工件内物体不规则深度的方法,包括基于点扩散生成图像的反演并评估反演,从而确定物体不规则深度
机译:用于监视积雪的装置,具有用于获取不同深度的积雪的图像组的获取单元和用于对图像的数据特征进行远程控制的控制单元
机译:基于深度学习的自动驾驶汽车,基于深度学习的自动驾驶控制装置,以及基于深度学习的自动驾驶控制方法
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