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机译:基于SAR时间序列的叶面积指数修正植被反向散射模型。
Beijing Normal Univ, State Key Lab Earth Surface Proc & Resource Ecol, Beijing 100875, Peoples R China|Beijing Normal Univ, Key Lab Environm Change & Nat Disaster, Beijing, Peoples R China;
Beijing Normal Univ, State Key Lab Earth Surface Proc & Resource Ecol, Beijing 100875, Peoples R China|Beijing Normal Univ, Key Lab Environm Change & Nat Disaster, Beijing, Peoples R China;
China Univ Min & Technol, Coll Geosci & Surveying Engn, Beijing, Peoples R China;
Beijing Normal Univ, State Key Lab Earth Surface Proc & Resource Ecol, Beijing 100875, Peoples R China|Beijing Normal Univ, Key Lab Environm Change & Nat Disaster, Beijing, Peoples R China;
Henan Inst Engn, Inst Civil Engn, Zhengzhou, Peoples R China;
机译:利用水云模型从合成Quad Pol SAR时间序列中提取玉米叶面积指数
机译:使用时间序列Sentinel-1A数据进行分析耦合水云模型和先进整体方程模型的不同植被参数的评估
机译:利用时间序列L波段水瓶座观测值估算全球土壤水分反演的水云模型的植被参数
机译:基于Radarsat-2数据的改进植被反向散射模型反演土壤水分
机译:二氧化碳的统计建模和时间相关信息的聚类分析:滞后目标时间序列聚类,多因素时间序列聚类和多级时间序列聚类
机译:利用单窗口分割窗口算法和光谱辐射率模型对埃塞俄比亚十二个Wereda地表温度响应植被指数的时间序列分析数据
机译:利用水云模型从合成四波长saR时间序列中检索玉米叶面积指数