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Hyperspectral Data and Machine Learning for Estimating CDOM, Chlorophyll a, Diatoms, Green Algae and Turbidity.
Keller, Sina; Maier, Philipp M; Riese, Felix M; Norra, Stefan; Holbach, Andreas; Börsig, Nicolas; Wilhelms, Andre; Moldaenke, Christian; Zaake, André; Hinz, Stefan.
Afiliación
  • Keller S; Institute of Photogrammetry and Remote Sensing, Karlsruhe Institute of Technology, Kaiserstr. 12, 76131 Karlsruhe, Germany. sina.keller@kit.edu.
  • Maier PM; Institute of Photogrammetry and Remote Sensing, Karlsruhe Institute of Technology, Kaiserstr. 12, 76131 Karlsruhe, Germany. philipp.maier@kit.edu.
  • Riese FM; Institute of Photogrammetry and Remote Sensing, Karlsruhe Institute of Technology, Kaiserstr. 12, 76131 Karlsruhe, Germany. felix.riese@kit.edu.
  • Norra S; Institute of Applied Geoscience, Karlsruhe Institute of Technology, Kaiserstr. 12, 76131 Karlsruhe, Germany. stefan.norra@kit.edu.
  • Holbach A; Department of Bioscience, Aarhus University, Frederiksborgvej 399, 4000 Roskilde, Denmark. anho@bios.au.dk.
  • Börsig N; Institute of Applied Geoscience, Karlsruhe Institute of Technology, Kaiserstr. 12, 76131 Karlsruhe, Germany. nicolas.boersig@kit.edu.
  • Wilhelms A; Institute of Applied Geoscience, Karlsruhe Institute of Technology, Kaiserstr. 12, 76131 Karlsruhe, Germany. andre.wilhelms@kit.edu.
  • Moldaenke C; bbe Moldaenke GmbH, Preetzer Chaussee 177, 24222 Schwentinental, Germany. CMoldaenke@bbe-moldaenke.de.
  • Zaake A; bbe Moldaenke GmbH, Preetzer Chaussee 177, 24222 Schwentinental, Germany. AZaake@bbe-moldaenke.de.
  • Hinz S; Institute of Photogrammetry and Remote Sensing, Karlsruhe Institute of Technology, Kaiserstr. 12, 76131 Karlsruhe, Germany. stefan.hinz@kit.edu.
Int J Environ Res Public Health ; 15(9)2018 08 30.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-30200256
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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Análisis Espectral / Calidad del Agua / Clorofila / Monitoreo del Ambiente / Diatomeas / Ecosistema / Aprendizaje Automático / Clorofila A / Sustancias Húmicas Tipo de estudio: Prognostic_studies País/Región como asunto: Europa Idioma: En Revista: Int J Environ Res Public Health Año: 2018 Tipo del documento: Article País de afiliación: Alemania Pais de publicación: Suiza
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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Análisis Espectral / Calidad del Agua / Clorofila / Monitoreo del Ambiente / Diatomeas / Ecosistema / Aprendizaje Automático / Clorofila A / Sustancias Húmicas Tipo de estudio: Prognostic_studies País/Región como asunto: Europa Idioma: En Revista: Int J Environ Res Public Health Año: 2018 Tipo del documento: Article País de afiliación: Alemania Pais de publicación: Suiza