[ 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 |
유형별 논문
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- 관리자
- 한국지질자원연구원
- 등록일
- 2024-07-30
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박소련, 손상훈, 배재구, 이도이, 서동주, 김진수. (2023). 머신러닝 기반 위성영상과 수질·수문·기상 인자를 활용한 낙동강의 Chlorophyll-a 농도 추정.
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