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Predicting species cover of marine macrophyte and invertebrate species combining hyperspectral remote sensing, machine learning and regression techniques.

机译：结合高光谱遥感，机器学习和回归技术预测海洋植物和无脊椎动物的物种覆盖。

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Jonne Kotta; Tiit Kutser; Karolin Teeveer; Ele Vahtmäe; Merli Pärnoja;
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年度 2013
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机译：现场年龄歧视濒临灭绝的药用和芳香植物物种Valeriana Jatamansi使用现场高光谱遥感和机器学习技术
2. Classification of Australian Native Forest Species Using Hyperspectral Remote Sensing and Machine-Learning Classification Algorithms [J] . Shang X., Chisholm L.A. Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, IEEE Journal of . 2014,第6期

机译：利用高光谱遥感和机器学习分类算法对澳大利亚本土森林物种进行分类
3. Use of logistic regression for validation of maps of the spatial distribution of vegetation species derived from high spatial resolution hyperspectral remotely sensed data [J] . Aspinall RJ. Ecological Modelling . 2002,第2a3期

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4. Spectral discrimination of macrophyte species during different seasons in a tropical wetland using in-situ hyperspectral remote sensing [C] . Ridhi Saluja, J.K. Garg Earth resources and environmental remote sensing/GIS applications VIII . 2017

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5. A regression model for predicting percent built-up land cover from remotely sensed imagery of Pucallpa, Peru. [D] . Sprague, Drake H. 2007

机译：回归模型，用于根据秘鲁Pucallpa的遥感影像预测建成土地覆盖率。
6. Predicting Species Cover of Marine Macrophyte and Invertebrate Species Combining Hyperspectral Remote Sensing Machine Learning and Regression Techniques [O] . Jonne Kotta, Tiit Kutser, Karolin Teeveer, -1

机译：结合高光谱遥感机器学习和回归技术预测海洋大型植物和无脊椎动物的种类
7. Correction: Zhu, Q., et al. Hyperspectral Remote Sensing of Phytoplankton Species Composition Based on Transfer Learning. Remote Sensing 2019, 11, 2001 [O] . Qing Zhu, Fang Shen, Pei Shang, 2020

机译：纠正：朱，Q.等人。基于转移学习的浮游植物种类的高光谱遥感。遥感2019,11,2001

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