데이터셋 상세

[ 대한원격탐사학회지 ] 머신러닝 기반 위성영상과 수질·수문·기상 인자를 활용한 낙동강의 Chlorophyll-a 농도 추정

상세정보

자료유형 국내논문
논문명 머신러닝 기반 위성영상과 수질·수문·기상 인자를 활용한 낙동강의 Chlorophyll-a 농도 추정
학회지 대한원격탐사학회지
저자 박소련, 손상훈, 배재구, 이도이, 서동주, 김진수
연도 2023
권/호 39/5-1
페이지 655 ~ 667
키워드 Sentinel-2, Chlorophyll-a, Random forest, XGBoost, Machine learning, Algal bloom, SHAP
원문링크 원문링크

댓글

  • 유형별 논문

  • 98view
  • 0download
관리자
한국지질자원연구원
등록일
2024-07-30
목록
Share
Cite as

박소련, 손상훈, 배재구, 이도이, 서동주, 김진수. (2023). 머신러닝 기반 위성영상과 수질·수문·기상 인자를 활용한 낙동강의 Chlorophyll-a 농도 추정.