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苏扬; 吴鹏海; 程洁; 殷志祥; 马晓双; 杨辉;
安徽大学湿地生态保护与修复安徽省重点实验室;
合肥230031;
信息材料与智能感知安徽省实验室;
北京师范大学遥感科学国家重点实验室;
北京100089;
遥感; 地表温度; AMSR-E LST; 数据重建; 深度学习; MTFC-CNN;
机译:利用AMSR-E亮度温度反演中国地表土壤水分和土地表面温度
机译:基于AMSR-E多频亮度温度的地表温度反演算法
机译:印度洋AMSR-E和TMI海面温度与Argo近地表温度的比较
机译:深度学习方法对城市化对地表温度的影响
机译:在不同LC / LU中使用柏林的机器学习方法估算近天和夜间近似空气温度的近似空气温度
机译:通过使用Catchment地表模型和支持向量机对AMSR-E亮度温度观测值进行同化来估算北美的积雪量
机译:基于随机林机学习方法的中国实时雪深度估算与历史数据重建
机译:aqua amsR-E观测地表水分变化
机译:在地表附近回收地热的装置在起始坑和目的坑之间具有热交换器,以便水平或平行于地面,并且深度足够大,以防止季节性温度波动的影响
机译:-基于频率的混合深度学习方法设备和计算机可读介质,以及基于频率的混合深度学习方法的电缆驱动并联机器人的驱动控制
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