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A Machine-Learning Approach to PolInSAR and LiDAR Data Fusion for Improved Tropical Forest Canopy Height Estimation Using NASA AfriSAR Campaign Data

机译：利用NASA Affisar竞选数据改进热带森林冠层高度估计的研发和激光雷达数据融合的机器学习方法

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Maryam Pourshamsi; Mariano Garcia; Marco Lavalle; Heiko Balzter;
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年度 2018
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机译：用NASA Affisar竞选数据改进“Polinsar和Lidar和LIDAR数据融合的机器学习方法”的修正“
2. Tropical forest canopy height estimation from combined polarimetric SAR and LiDAR using machine-learning [J] . Pourshamsi Maryam, Xia Junshi, Yokoya Naoto, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing . 2021,第Feba期

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7. Corrections to “A Machine-Learning Approach to PolInSAR and LiDAR Data Fusion for Improved Tropical Forest Canopy Height Estimation Using NASA AfriSAR Campaign Data” Oct 19 3453-3463 [O] . Maryam Pourshamsi, Mariano Garcia, Marco Lavalle, 2020

机译：用NASA Affisar竞选数据改进“改善热带森林冠层高度估计的研发和LIDAR数据融合的机器学习方法”10月19日3453-3463

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