The Pennsylvania State University.;
Deep learning; Hydrology; Machine learning; Soil moisture; Water storage; Watershed signature;
机译:基机学习方法评价在半干旱地区钙质土壤中土壤输入数据不同组合预测土壤湿度常数
机译:利用改进的机器学习模型提高生态水补货诱导的水文反应的理解:永定河的案例研究
机译:GRACE,SMOS,SMAP测量的多变量数据同化,以改善区域土壤湿度和地下水储量估算
机译:来自Techdemosat-1和土壤水分海洋盐度数据的海冰厚度估计使用机器学习方法
机译:森林土壤扰动后的土壤水特征和水文涵义:有机残留物和土壤压实对渗透率和水分容量的相对影响。内华达山脉混合针叶树地区Cohasset土壤的研究。
机译:L波段微波遥感和土地数据同化可改善暴雨前土壤水分状况的表示以进行水文预报
机译:通过半透射机和机器学习方法的土壤湿度反演,具有全极化雷达拉特-2和偏振靶分解数据:比较研究
机译:一种预测路面土路水力传导率和水扩散系数的方法。 (路面系统中水分运动和水分平衡调查报告。),