QQ客服 官方微博 反馈留言

浏览/检索结果: 共3条，第1-3条 帮助 限定条件 专题：地球化学研究所    第一署名单位    第一作者单位    通讯作者单位     已选(0)清除 条数/页：5101520253035404550556065707580859095100   排序方式：请选择作者升序作者降序题名升序题名降序发表日期升序发表日期降序提交时间升序提交时间降序 A machine learning approach to crater classification from topographic data 期刊论文 Remote Sensing, 2019, 卷号: 11, 期号: 21, 页码: 1-30 作者:  Qiangyi Liu;  Weiming Cheng;  Guangjian Yan;  Yunliang Zhao;  Jianzhong Liu 收藏  |  浏览/下载：1/0  |  提交时间：2020/11/23 Moon  Distinguish Primary Craters From Secondary Craters  Machine Learning  Crater Characteristics   A new estimation of China's net ecosystem productivity based on eddy covariance measurements and a model tree ensemble approach 期刊论文 Agricultural and Forest Meteorology, 2018, 卷号: 253, 页码: 84-93 作者:  Yitong Yao;  Zhijian Li;  Tao Wang;  Anping Chen;  Xuhui Wang;  Mingyuan Du;  Gensuo Jia;  Yingnian Li;  Hongqin Li;  Weijun Luo;  Yaoming Ma;  Yanhong Tang;  Huimin Wang;  Zhixiang Wu;  Junhua Yan;  Xianzhou Zhang;  Yiping Zhang;  Yu Zhang;  Guangsheng Zhou;  Shilong Piao 收藏  |  浏览/下载：15/0  |  提交时间：2019/05/08 Net Ecosystem Productivity (Nep)  Model Tree Ensemble  China  Eddy Covariance  Carbon Sink   Estimating aboveground biomass using Pleiades satellite image in a karst watershed of Guizhou Province, Southwestern China 期刊论文 Journal of Mountain Science, 2018, 卷号: 15, 期号: 5, 页码: 1020-1034 作者:  Yin-ming Guo;  Jian Ni;  Li-bin Liu;  Yang-yang Wu;  Chun-zi Guo;  Xin Xu;  Qiao-lian Zhong 收藏  |  浏览/下载：26/0  |  提交时间：2019/05/09 Aboveground Biomass  Secondary Karst Forest  Artificial Neural Network  Vegetation Indices  Very High Resolution Satellite Image