Evaluation of Machine Learning Algorithms in Spatial Downscaling of MODIS Land Surface Temperature
Land surface temperature (LST) is described as one of the most important environmental parameters of the land surface biophysical process. Commonly, the remote-sensed LST products yield a tradeoff between high temporal and high spatial resolution. Thus, many downscaling algorithms have been propose...
Lưu vào:
Tác giả chính: | Li, W. |
---|---|
Đồng tác giả: | Ni, L. |
Định dạng: | BB |
Ngôn ngữ: | en_US |
Thông tin xuất bản: |
IEEE Xplore
2020
|
Chủ đề: | |
Truy cập trực tuyến: | http://tailieuso.tlu.edu.vn/handle/DHTL/9871 |
Từ khóa: |
Thêm từ khóa bạn đọc
Không có từ khóa, Hãy là người đầu tiên gắn từ khóa cho biểu ghi này!
|
Tài liệu tương tự
-
An Accurate Estimate of Monthly Mean Land Surface Temperatures from MODIS Clear-Sky Retrievals
Thông tin tác giả:: Chen, Xuelong.
Thông tin xuất bản: (2020) -
Exploring the effect of neighboring land cover pattern on land surface
temperature of central building objects
Thông tin tác giả:: Feng,Xin -
Study of Volcanic Activity at Different Time Scales Using Hypertemporal Land Surface Temperature Data
Thông tin tác giả:: Pavlidou, E.
Thông tin xuất bản: (2020) -
A New Fully Gap-Free Time Series of Land Surface Temperature from MODIS LST Data
Thông tin tác giả:: Andreo, V., và những người khác
Thông tin xuất bản: (2020) -
Prediction
of
surface
temperatures
for
the
assessment
of
urban
heat
island
effect
over
Ahmedabad
city
using
linear
time
series
model
Thông tin tác giả:: Mathew,Aneesh