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机译:多传感器数据融合与自动化机器学习从地面和远程感测土壤中根系土壤水分估算
Univ Arizona Dept Environm Sci Tucson AZ 85721 USA;
Michigan Technol Univ Dept Appl Comp Houghton MI 49931 USA;
Purdue Univ Northwest Dept Elect &
Comp Engn Hammond IN USA;
Purdue Univ Northwest Dept Elect &
Comp Engn Hammond IN USA;
Univ Arizona Dept Environm Sci Tucson AZ 85721 USA;
Soil moisture; Soil properties; Automated machine learning; UAS; Remote sensing;
机译:利用相关向量和支持向量机融合遥感数据进行土壤水分估算
机译:使用遥感土壤水分进行陆-气耦合诊断:地表与根区土壤水分变异性的作用
机译:筛选水平变量和遥感土壤水分同化后的根区土壤水分
机译:从AMSR2遥感表层土壤水分数据估算根区土壤水分
机译:最大限度地利用可用的根区土壤水分数据来进行科罗拉多河上游流域和西部高平原的干旱监测,并评估根区土壤水分对暖季水的区域间重要性。
机译:遥感土壤水分以估算大草原NDVI
机译:使用遥感土壤水分进行陆-气耦合诊断:地表与根区土壤水分变异性的作用
机译:利用遥感土壤水分资料评价土壤水分迁移模型对裸露土壤的蒸发作用