•  Persian
    • Persian
    • English
  •   ورود
  • دانشگاه فردوسی مشهد
  • |
  • مرکز اطلاع‌رسانی و کتابخانه مرکزی
    • Persian
    • English
  • خانه
  • انواع منابع
    • مقاله مجله
    • کتاب الکترونیکی
    • مقاله همایش
    • استاندارد
    • پروتکل
    • پایان‌نامه
  • راهنمای استفاده
View Item 
  •   کتابخانه دیجیتال دانشگاه فردوسی مشهد
  • Fum
  • Articles
  • Latin Articles
  • View Item
  •   کتابخانه دیجیتال دانشگاه فردوسی مشهد
  • Fum
  • Articles
  • Latin Articles
  • View Item
  • همه
  • عنوان
  • نویسنده
  • سال
  • ناشر
  • موضوع
  • عنوان ناشر
  • ISSN
  • شناسه الکترونیک
  • شابک
جستجوی پیشرفته
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Evaluation of ten machine learning methods for estimating terrestrial evapotranspiration from remote sensing

نویسنده:
Carter, Corinne, and Shunlin Liang.
ناشر:
Elsevier BV
سال
: 2019
شناسه الکترونیک: 10.1016/j.jag.2019.01.020
یو آر آی: https://libsearch.um.ac.ir:443/fum/handle/fum/2327598
کالکشن :
  • Latin Articles
  • دانلود: (415.2Kb)
  • نمایش متادیتا پنهان کردن متادیتا
  • آمار بازدید

    Evaluation of ten machine learning methods for estimating terrestrial evapotranspiration from remote sensing

Show full item record

contributor authorCarter, Corinne, and Shunlin Liang.
date accessioned2020-03-16T15:55:08Z
date available2020-03-16T15:55:08Z
date issued2019
identifier issn0303-2434
identifier otherOaUSiQoJZPAf9qzHEo8t8CGTaovk0YqovGfjvgqFS5pxVvmDJ9.pdf
identifier urihttps://libsearch.um.ac.ir:443/fum/handle/fum/2327598
formatgeneral
languageEnglish
publisherElsevier BV
titleEvaluation of ten machine learning methods for estimating terrestrial evapotranspiration from remote sensing
typeJournal Paper
contenttypeFulltext
contenttypeFulltext
identifier padid15363275
identifier doi10.1016/j.jag.2019.01.020
coverageAcademic
pages86-92
filesize425047
citations1
  • درباره ما
نرم افزار کتابخانه دیجیتال "دی اسپیس" فارسی شده توسط یابش برای کتابخانه های ایرانی | تماس با یابش
DSpace software copyright © 2019-2022  DuraSpace