首页> 外文OA文献 >Mapping and Understanding Patterns of Air Quality Using Satellite Data and Machine Learning

【2h】

Mapping and Understanding Patterns of Air Quality Using Satellite Data and Machine Learning

机译：使用卫星数据和机器学习的空气质量映射和理解模式

代理获取

本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务，本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文，但由于OA文献来源多样且变更频繁，仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况，如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。

页面导航

著录项
引文网络
相似文献
相关主题

著录项

作者
Roland Stirnberg; Jan Cermak; Julia Fuchs; Hendrik Andersen;
展开▼
作者单位

展开▼
年度 2020
总页数
原文格式 PDF
正文语种
中图分类

相似文献

外文文献
中文文献
专利

1. Mapping and Understanding Patterns of Air Quality Using Satellite Data and Machine Learning [J] . Roland Stirnberg, Jan Cermak, Julia Fuchs, Journal of Geophysical Research, D. Atmospheres: JGR . 2020,第4期

机译：使用卫星数据和机器学习的空气质量映射和理解模式
2. Mapping, Learning, Visualization, Classification, and Understanding of fMRI Data in the NeuCube Evolving Spatiotemporal Data Machine of Spiking Neural Networks [J] . Nikola K. Kasabov, Maryam Gholami Doborjeh, Zohreh Gholami Doborjeh Neural Networks and Learning Systems, IEEE Transactions on . 2017,第4期

机译：尖峰神经网络的NeuCube时空数据机中fMRI数据的映射，学习，可视化，分类和理解
3. Combining GF-2 and RapidEye satellite data for mapping mangrove species using ensemble machine-learning methods [J] . Peng Liheng, Liu Kai, Cao Jingjing, International journal of remote sensing . 2020,第3a4期

机译：使用集合机器学习方法结合GF-2和Rapideye卫星数据来映射红树林种类
4. GROUNDWATER SYSTEM CHARACTERIZATION AND MAPPING USING WATER-QUALITY AND HYDROGEOPHYSICAL DATA AND MACHINE-LEARNING WORKFLOWS [C] . Michael Friedel, Ken Lawrie, Ross Stuart Brodie Symposium on the Application of Geophysics to Engineering and Environmental Problems . 2018

机译：地下水系统表征和使用水质和水文地理数据和机器学习工作流程的映射
5. Machine learning-based quality control for air temperature data. [D] . Umemoto, Makiko. 2006

机译：基于机器学习的空气温度数据质量控制。
6. Improving Fishing Pattern Detection from Satellite AIS Using Data Mining and Machine Learning [O] . Erico N. de Souza, Kristina Boerder, Stan Matwin, -1

机译：使用数据挖掘和机器学习改进卫星AIS的捕鱼模式检测
7. GEOSPATIAL MACHINE LEARNING DATASETS STRUCTURING AND CLASSIFICATION TOOL: CASE STUDY FOR MAPPING LULC FROM RASAT SATELLITE IMAGES [O] . S. K. M. Abujayyab, I. R. Karaş 2019

机译：地理空间机器学习数据集结构化和分类工具：从Rasat卫星图像映射Lulc的案例研究

Mapping and Understanding Patterns of Air Quality Using Satellite Data and Machine Learning

著录项

引文网络

相似文献

相关主题

期刊订阅