Machine Learning-Based CYGNSS Soil Moisture Estimates over ISMN sites in CONUS

Soil moisture (SM) derived from satellite-based remote sensing measurements plays a vital role for understanding Earth’s land and near-surface atmosphere interactions. Bistatic Global Navigation Satellite System (GNSS) Reflectometry (GNSS-R) has emerged in recent years as a new domain of microwave r...

وصف كامل

التفاصيل البيبلوغرافية

المؤلفون الرئيسيون:	Volkan Senyurek, Fangni Lei, Dylan Boyd, Mehmet Kurum, Ali Cafer Gurbuz, Robert Moorhead
التنسيق:	Artigo
اللغة:	Inglês
منشور في:	MDPI AG 2020-04-01
سلاسل:	Remote Sensing
الموضوعات:	artificial neural networks random forest SVM CYGNSS soil moisture retrieval ISMN
الوصول للمادة أونلاين:	https://www.mdpi.com/2072-4292/12/7/1168
الوسوم:	إضافة وسم لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!