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【2h】

An Advanced Radiative Transfer and Neural Network Scheme and Evaluation for Estimating Water Vapor Content from MODIS Data

机译：一种先进的辐射传输和神经网络方案及mODIs数据估算水汽含量的评估

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作者
Kebiao Mao; Xinyi Shen; Zhiyuan Zuo; Ying Ma; Guang Liu; Huajun Tang;
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年度 2017
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1. An Advanced Radiative Transfer and Neural Network Scheme and Evaluation for Estimating Water Vapor Content from MODIS Data [J] . Kebiao Mao, Xinyi Shen, Zhiyuan Zuo, Atmosphere . 2017,第8期

机译：利用MODIS数据估算水蒸气含量的先进辐射传递和神经网络方案及评估
2. Atmospheric Radiative Transfer Simulation in Water Vapor Total Content Retrievals Using Different Spectroscopic Databanks of H_2O Absorption Line Parameters [J] . T. Yu. Chesnokova, A. V. Chentsov, K. M. Firsov Atmospheric and oceanic optics . 2016,第2期

机译：使用H_2O吸收谱线参数的不同光谱数据库对水汽总含量检索中的大气辐射传输模拟
3. Multi-layer perceptron neural network based algorithm for estimating precipitable water vapour from MODIS NIR data [J] . W. WANG, X. SUN, R. ZHANG, International journal of remote sensing . 2006,第3a4期

机译：基于多层感知器神经网络的MODIS NIR数据估计可沉淀水蒸气的算法
4. A Neural Network Based Algorithm for the Retrieval of Precipitable Water Vapor from MODIS Data [C] . Shenglan Zhang, Lisheng Xu, Jilie Ding, Advances in neural network research and applications . 2010

机译：基于神经网络的MODIS数据反演可沉淀水蒸气的算法
5. Evaluation and Improvement of the Modis Liquid Water Path Retrievals Using A-train Satellite and Ground-based Remote Sensing Measurements and Radiative Transfer Modelling [D] . Khanal, Sujan. 2019

机译：使用火车卫星和基于地基遥感测量和辐射转移建模的Modis液体水路检索的评估与改进
6. ANALYSIS OF SOIL VAPOR EXTRACTION DATA TO EVALUATE MASS-TRANSFER CONSTRAINTS AND ESTIMATE SOURCE-ZONE MASS FLUX [O] . Mark L. Brusseau, Virginia Rohay, Michael J. Truex -1

机译：土壤气相抽提数据分析EVaLUaTE传质制约因素并估计来源区的质量通量
7. Method for Water Vapor Profile Retievals by Means of Minimizing Difference Between Estimated and Actual Brightness Temperatures Derived from AIRS data and Radiative Transfer Model [O] . Kohei Arai 2012

机译：通过最小化来自空气数据和辐射转移模型的估计和实际亮度温度之间的差异来降低水蒸气轮廓的方法

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