机构

• 地理科学与资源研究所 [4]

采集方式

• OAI收割 [4]

内容类型

• 期刊论文 [4]

发表日期

• 2020 [4]

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浏览/检索结果: 共4条，第1-4条 帮助 限定条件 发表日期：2020    专题：地理科学与资源研究所    第一署名单位    第一作者单位    通讯作者单位     条数/页： 5101520253035404550556065707580859095100 排序方式： 请选择题名升序题名降序提交时间升序提交时间降序作者升序作者降序发表日期升序发表日期降序 Temporal variation of dust aerosol pollution in northern China 期刊论文  OAI收割 ARABIAN JOURNAL OF GEOSCIENCES, 2020, 卷号: 13, 期号: 3, 页码: 9 作者:  Wang, Xunming;  Hua, Ting;  Che, Huizheng   |  收藏  |  浏览/下载：11/0  |  提交时间：2020/05/19 Dust aerosol  Dust source  Visibility  Pollution  China   Temporal variation of dust aerosol pollution in northern China 期刊论文  OAI收割 ARABIAN JOURNAL OF GEOSCIENCES, 2020, 卷号: 13, 期号: 3, 页码: 9 作者:     |  收藏  |  浏览/下载：8/0  |  提交时间：2020/05/19 Dust aerosol  Dust source  Visibility  Pollution  China   A Robust Deep Learning Approach for Spatiotemporal Estimation of Satellite AOD and PM2.5 期刊论文  OAI收割 REMOTE SENSING, 2020, 卷号: 12, 期号: 2, 页码: 27 作者:  Li, Lianfa   |  收藏  |  浏览/下载：18/0  |  提交时间：2020/05/19 PM2.5  satellite AOD  deep learning  autoencoder  residual network  exposure estimation  high spatiotemporal resolution   A Robust Deep Learning Approach for Spatiotemporal Estimation of Satellite AOD and PM2.5 期刊论文  OAI收割 REMOTE SENSING, 2020, 卷号: 12, 期号: 2, 页码: 27 作者:  Li, Lianfa   |  收藏  |  浏览/下载：11/0  |  提交时间：2020/05/19 PM2.5  satellite AOD  deep learning  autoencoder  residual network  exposure estimation  high spatiotemporal resolution