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SNOW DEPTH ESTIMATION USING TIME SERIES PASSIVE MICROWAVE IMAGERY VIA GENETICALLY SUPPORT VECTOR REGRESSION (CASE STUDY URMIA LAKE BASIN)

机译：利用时间序列通过基因支持向量回归的被动微波图像进行雪深度估计（案例研究乌鲁木齐湖盆地）

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N. Zahir; H. Mahdi;
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年度 2015
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1. Support vector regression snow-depth retrieval algorithm using passive microwave remote sensing data [J] . Xiao Xiongxin, Zhang Tingjun, Zhong Xinyue, Remote Sensing of Environment: An Interdisciplinary Journal . 2018,第期

机译：使用被动微波遥感数据支持向量回归雪深检索算法
2. Support Vector Regression Integrated with Fruit Fly Optimization Algorithm for River Flow Forecasting in Lake Urmia Basin [J] . Saeed Samadianfard, Salar Jarhan, Ely Salwana, Water . 2019,第9期

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3. Estimation of Water Depths and Turbidity From Hyperspectral Imagery Using Support Vector Regression [J] . Pan Zhigang, Glennie Craig, Legleiter Carl, Geoscience and Remote Sensing Letters, IEEE . 2015,第10期

机译：使用支持向量回归从高光谱图像估算水深和浊度
4. SNOW DEPTH ESTIMATION USING TIME SERIES PASSIVE MICROWAVE IMAGERY VIA GENETICALLY SUPPORT VECTOR REGRESSION (CASE STUDY URMIA LAKE BASIN) [C] . Zahir Nikraftar, Mahdi Hasanlou International Conference on Sensors Models in Remote Sensing Photogrammetry . 2015

机译：雪深度估计使用时间序列被动微波图像通过基因支持向量回归（案例研究Urmia Lake Basin）
5. Estimation of snow depth and snow water equivalent using passive microwave radiation data. [D] . Tait, Andrew Bruce. 1996

机译：使用被动微波辐射数据估算雪深和雪水当量。
6. Hybrid CUSUM Change Point Test for Time Series with Time-Varying Volatilities Based on Support Vector Regression [O] . Sangyeol Lee, Chang Kyeom Kim, Sangjo Lee 2020

机译：基于支持向量回归的时间序列混合CUSUM改变点测试
7. NOVEL SNOW DEPTH RETRIEVAL METHOD USING TIME SERIES SSMI PASSIVE MICROWAVE IMAGERY [O] . Z. Nikraftar, M. Hasanlou, M. Esmaeilzadeh 2016

机译：使用时间序列ssmI被动微波图像的新雪度深度检索方法
8. Interpretation of Passive Microwave Imagery of Surface Snow and Ice: Harding Lake, Alaska. [R] . Melloh, R. A., Eppler, D. T., Farmer, L. D., 1991

机译：表面冰雪被动微波图像解读：阿拉斯加哈丁湖。

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