机译:利用大分子回归林机学习技术,溶解氧气浓度预测与不同土地利用陆地覆盖的陆地覆盖
West Virginia Univ Dept Civil &
Environm Engn POB 6103 Morgantown WV 26506 USA;
West Virginia Univ Dept Civil &
Environm Engn POB 6103 Morgantown WV 26506 USA;
Dissolved oxygen; Rivers; Quantile regression forest; Machine learning technique; Water quality; Ecosystem health;
机译:用于临时淹没区域的地图光学卫星图像的土地利用/土地覆盖机的机器学习技术
机译:利用多光谱凝视图像和机器学习技术分析红边频段对土地利用土地覆盖分类的影响
机译:使用常规回归分析,多变量自适应回归曲率和TREENET技术估计河水水质的日常溶解氧浓度
机译:使用机器学习技术从卫星图像预测预测
机译:对国家土地覆盖数据库进行逆向工程:一种机器学习算法,用于在时空范围内复制土地覆盖数据
机译:利用遥感和埃塞俄比亚的Gamanga林生物圈储量的遥感和CA-Markov模型分析土地利用/土地覆盖变化的预测
机译:采用随机林机学习技术预测自来水中溶解氧浓度
机译:华盛顿沿海地区地图集:土地覆盖/土地利用叙事。第一卷。城市,农业,非林地高地,森林,水(第1-447页)。第二卷。湿地,暴露及其他土地,附录,词汇表,索引(第448-887页)