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Retrievals of land surface parameters from measured brightness temperatures at 1.4 and 10.65 GHz by a neural network
Y. A. Liou
, S. F. Liu, J. B. Lee,
W. J. Wang
, J. P. Wigneron
太空及遙測研究中心
太空科學與工程學系
電機工程學系
研究成果
:
會議貢獻類型
›
會議論文
›
同行評審
1
引文 斯高帕斯(Scopus)
總覽
指紋
指紋
深入研究「Retrievals of land surface parameters from measured brightness temperatures at 1.4 and 10.65 GHz by a neural network」主題。共同形成了獨特的指紋。
排序方式
重量
按字母排序
Keyphrases
Back-propagation Artificial Neural Network (BP-ANN)
100%
Neural Network
100%
X-band
100%
Viewing Angle
100%
Error Propagation
100%
Brightness Temperature
100%
Land Surface Parameters
100%
Radiometer
100%
Neural Network Training
50%
Soil Moisture
50%
Incident Angle
50%
Moisture Profile
50%
Radiometric Signature
50%
L-band
50%
Soil Moisture Content
50%
Wheat
50%
Radiometric Measurements
50%
L-band Radiometer
50%
Biomass Moisture Content
50%
Dry Biomass
50%
Wheat Soil
50%
Wheat Biomass
50%
Wheat Field
50%
Growth Cycle
50%
Viewing Frequency
50%
Wet Biomass
50%
Engineering
Land Surface
100%
Backpropagation Learning
100%
Radiometer
100%
L-Band
66%
X-Band
66%
Field Measurement
33%
Incident Angle
33%
Wet Biomass
33%
Soil Moisture Content
33%
Chemical Engineering
Neural Network
100%
Soil Moisture
50%