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杨丽萍; 侯成磊; 苏志强; 白宇兴; 王彤; 冯瑞;
长安大学地质工程与测绘学院 西安 710054;
长安大学地球科学与资源学院 西安 710054;
山东农业工程学院国土资源与测绘工程学院 济南 250100;
土壤湿度; 模型; 算法; RF; SVM; BP-ANN; Radarsat-2; 干旱区;
机译:基于极化雷达数据和机器学习的闪电闪光速率
机译:基于SVM的敦煌干旱区全极化ALOS-PALSAR影像分类。
机译:利用近场和远场探地雷达数据的全波反演估算土壤湿度:比较评估
机译:使用基于三维小波的方法从全波形激光雷达数据中提取垂直目标。
机译:基于机器学习的分类用于使用半干旱区域的高分辨率卫星图像融合的裁剪映射
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:从机载和星载雷达数据推断土壤湿度和植被参数
机译:极化反演方法和极化反演处理单元
机译:周期性极化反演结构的形成方法及周期性极化反演的电极
机译:周期性极化反演结构的制造方法及周期性极化反演结构的制造方法
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