预印本开放获取
Enhanced Bathymetric Mapping in Turbid Waters Using the Spectral-Geospatial Random Forest Regression (Rsg-Rfr) Model
Siwen Fang, Zhongqiang Wu, Shulei Wu, zhixing Chen, Weidong Zhu, Zhihua Mao
Hainan Normal University South Central Minzu University
阅读操作
确认中在文库中上传 PDF 后可生成中文音频讲解。
摘要与影响
摘要 · 节选
暂未获取摘要。可打开原文或 PDF,后续可基于全文生成更完整的速读。
逐年被引趋势
暂无年度引用数据
关键指标
0
被引次数 · OpenAlex
-
领域内被引倍数
同类平均 = 1
同类平均 = 1
-
引用位次
同领域 · 同年份 · 同类型
同领域 · 同年份 · 同类型
38
参考文献
Google Scholar 与 OpenAlex 的被引统计范围不同,数值存在差异属正常。
AI 辅助阅读
依据:文献信息
论文问答
当前基于文献信息回答
可就本文提问;依据不足时会说明。
学术脉络
学科主题
物理Underwater Acoustics Research
Coastal and Marine Dynamics · Remote Sensing and LiDAR Applications
参考文献 38
Evaluating the potential for remote bathymetric mapping of a turbid, sand‐bed river: 1. Field spectroscopy and radiative transfer modeling
被引 33Carl J. Legleiter, Paul J. Kinzel, B. T. Overstreet · Water Resources Research · 2011
SPOT shallow water bathymetry of a moderately turbid tidal inlet based on field measurements
被引 131Virginie M. Lafon, Jean‐Marie Froidefond, Florence Lahet · Remote Sensing of Environment · 2002
Combined Effect of Reduced Band Number and Increased Bandwidth on Shallow Water Remote Sensing: The Case of WorldView 2
被引 69Zhongping Lee, Alan Weidemann, Robert Arnone · IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing · 2012
此处列出前 3 条
引用本文 -
暂无引用本文的记录