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    Aquaculture Ponds Identification Based on Multi-Feature Combination Strategy and Machine Learning from Landsat-5/8 in a Typical Inland Lake of China
    Xie, Gang ; Bai, Xiaohui ; et al.
    In: Remote Sensing, Jg. 16 (2024-06-01), Heft 12, S. 2168-2168
    Online academicJournal
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    A Machine Learning Approach for Mapping Chlorophyll Fluorescence at Inland Wetlands
    Bartold, Maciej ; Kluczek, Marcin
    In: Remote Sensing, Jg. 15 (2023-05-01), Heft 9, S. 2392-2392
    Online academicJournal
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    Global Water Quality of Inland Waters with Harmonized Landsat-8 and Sentinel-2 Using Cloud-Computed Machine Learning
    Arias-Rodriguez, Leonardo F. ; Ulaş Firat Tüzün ; et al.
    In: Remote Sensing, Jg. 15 (2023-03-01), Heft 5, S. 1390-1390
    Online academicJournal
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    Assessment of Estimated Phycocyanin and Chlorophyll-a Concentration from PRISMA and OLCI in Brazilian Inland Waters: A Comparison between Semi-Analytical and Machine Learning Algorithms
    Thainara Munhoz Alexandre de Lima ; Giardino, Claudia ; et al.
    In: Remote Sensing, Jg. 15 (2023-02-01), Heft 5, S. 1299-1299
    Online academicJournal
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    A Fully Unsupervised Machine Learning Framework for Algal Bloom Forecasting in Inland Waters Using MODIS Time Series and Climatic Products
    Pedro Henrique M. Ananias ; Negri, Rogério G. ; et al.
    In: Remote Sensing, Jg. 14 (2022-08-01), Heft 17, S. 4283-4283
    Online academicJournal
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    Deep Learning with WASI Simulation Data for Estimating Chlorophyll a Concentration of Inland Water Bodies
    Maier, Philipp M. ; Keller, Sina ; et al.
    In: Remote Sensing, Jg. 13 (2021-02-01), Heft 4, S. 718-718
    Online academicJournal
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    A constrained machine learning surrogate model to predict the distribution of water-in-oil emulsions in electrostatic fields
    Kooti, Ghazal ; Dabir, Bahram ; et al.
    In: Scientific Reports, Jg. 14 (2024-05-01), Heft 1, S. 1-12
    Online academicJournal
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    The Role of Soil Salinization in Shaping the Spatio-Temporal Patterns of Soil Organic Carbon Stock
    Zhang, Wenli ; Zhang, Wei ; et al.
    In: Remote Sensing, Jg. 14 (2022-07-01), Heft 13, S. 3204-3204
    Online academicJournal
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    Satellite and Machine Learning Monitoring of Optically Inactive Water Quality Variability in a Tropical River
    Li, Ning ; Ning, Ziyu ; et al.
    In: Remote Sensing, Jg. 14 (2022-10-01), Heft 21, S. 5466-5466
    Online academicJournal
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    The Machine Learning Attribution of Quasi-Decadal Precipitation and Temperature Extremes in Southeastern Australia during the 1971–2022 Period
    Speer, Milton ; Hartigan, Joshua ; et al.
    In: Climate, Jg. 12 (2024-05-01), Heft 5, S. 75-75
    Online academicJournal
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    Characterizing Water Composition with an Autonomous Robotic Team Employing Comprehensive In Situ Sensing, Hyperspectral Imaging, Machine Learning, and Conformal Prediction
    Waczak, John ; Aker, Adam ; et al.
    In: Remote Sensing, Jg. 16 (2024-03-01), Heft 6, S. 996-996
    Online academicJournal
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  12. Detailansicht für Treffer 12 öffnen
    Friction and Wear Monitoring Methods for Journal Bearings of Geared Turbofans Based on Acoustic Emission Signals and Machine Learning
    Mokhtari, Noushin ; Jonathan Gerald Pelham ; et al.
    In: Lubricants, Jg. 8 (2020-03-01), Heft 3, S. 29-29
    Online academicJournal
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    Satellite-Derived Bathymetry Mapping on Horseshoe Island, Antarctic Peninsula, with Open-Source Satellite Images: Evaluation of Atmospheric Correction Methods and Empirical Models
    Gülher, Emre ; Alganci, Ugur
    In: Remote Sensing, Jg. 15 (2023-05-01), Heft 10, S. 2568-2568
    Online academicJournal
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    Impact of Accelerated Climate Change on Maximum Temperature Differences between Western and Coastal Sydney
    Bubathi, Varsha ; Leslie, Lance ; et al.
    In: Climate, Jg. 11 (2023-03-01), Heft 4, S. 76-76
    Online academicJournal
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    Remote Sensing of Chlorophyll-a in Xinkai Lake Using Machine Learning and GF-6 WFV Images
    Xu, Shiqi ; Li, Sijia ; et al.
    In: Remote Sensing, Jg. 14 (2022-10-01), Heft 20, S. 5136-5136
    Online academicJournal
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  16. Detailansicht für Treffer 16 öffnen
    Retrieval of Chlorophyll-a Concentrations Using Sentinel-2 MSI Imagery in Lake Chagan Based on Assessments with Machine Learning Models
    Shi, Xuming ; Gu, Lingjia ; et al.
    In: Remote Sensing, Jg. 14 (2022-10-01), Heft 19, S. 4924-4924
    Online academicJournal
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  17. Detailansicht für Treffer 17 öffnen
    Deep Learning-Based Water Quality Retrieval in an Impounded Lake Using Landsat 8 Imagery: An Application in Dongping Lake
    Zhang, Hanwen ; Xue, Baolin ; et al.
    In: Remote Sensing, Jg. 14 (2022-09-01), Heft 18, S. 4505-4505
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    Prediction of Total Phosphorus Concentration in Macrophytic Lakes Using Chlorophyll-Sensitive Bands: A Case Study of Lake Baiyangdian
    Zhang, Linshan ; Zhang, Lifu ; et al.
    In: Remote Sensing, Jg. 14 (2022-06-01), Heft 13, S. 3077-3077
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  19. Detailansicht für Treffer 19 öffnen
    Accessing the Impact of Meteorological Variables on Machine Learning Flood Susceptibility Mapping
    McGrath, Heather ; Piper Nora Gohl
    In: Remote Sensing, Jg. 14 (2022-03-01), Heft 7, S. 1656-1656
    Online academicJournal
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  20. Detailansicht für Treffer 20 öffnen
    Predicting flood damage probability across the conterminous United States
    Elyssa L Collins ; Georgina M Sanchez ; et al.
    In: Environmental Research Letters, Jg. 17 (2022), Heft 3, S. 034006-34006
    Online academicJournal
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