Clark University.;
机译:集成的LiDAR和IKONOS多光谱图像,用于绘制红树林分布和物理属性
机译:使用近距离快照高光谱成像和机器学习技术识别红树林物种
机译:比较多光谱植被指数和机器学习算法的叶绿素含量远程估算性能:以苏达班红树林为例
机译:使用WorldView-2图像结合场和图像光谱反射率进行红树林物种识别和制图
机译:使用水生生物地貌和土地利用数据预测科罗拉多州山区河流的河道稳定性:建模快速评估协议的成本敏感型机器学习方法。
机译:使用酶固定的磁性纳米颗粒系统从红树林内生真菌的快速筛选和鉴定抗肿瘤成分
机译:使用WorldView和UAV Hyperspectral数据使用机器学习的高分辨率红树林分类