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研究单元&专题
中国科学院海岸带环境... [6]
《海岸科学》 [1]
作者
高志强 [3]
邢前国 [2]
过杰 [1]
刘东艳 [1]
王运庆 [1]
文献类型
期刊论文 [6]
发表日期
2019 [6]
语种
英语 [4]
中文 [2]
出处
ATMOSPHERE [1]
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共6条,第1-6条
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发表日期:2019
专题:中国科学院海岸带环境过程与生态修复重点实验室
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WOS被引频次降序
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CDOM Absorption Properties of Natural Water Bodies along Extreme Environmental Gradients
期刊论文
WATER, 2019, 卷号: 11, 期号: 10, 页码: 1988
作者:
Nima, C
;
Frette, O
;
Hamre, B
;
Stamnes, JJ
;
Chen, YC
;
Sorensen, K
;
Norli, M
;
Lu, DR
;
Xing, QG
;
Muyimbwa, D
;
Ssenyonga, T
;
Stamnes, KH
;
Erga, SR
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提交时间:2020/07/08
CDOM absorption spectral slope
S-R
absorption coefficient
CDOM origin
Monitoring seaweed aquaculture in the Yellow Sea with multiple sensors for managing the disaster of macroalgal blooms
期刊论文
REMOTE SENSING OF ENVIRONMENT, 2019, 卷号: 231, 页码: UNSP 111279
作者:
Xing, QG
;
An, DY
;
Zheng, XY
;
Wei, ZN
;
Wang, XH
;
Li, L
;
Tian, LQ
;
Chen, J
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提交时间:2020/07/08
Multi-sensor observation
Marine hazard
Floating algae
Human activity
Seaweed cultivation
The Yellow Sea
Validation and Accuracy Assessment of MODIS C6.1 Aerosol Products over the Heavy Aerosol Loading Area
期刊论文
ATMOSPHERE, 2019, 卷号: 10, 期号: 9, 页码: 548
作者:
Tian, XP
;
Gao, ZQ
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提交时间:2020/07/08
MODIS aerosol product
Collection 6.1
heavy aerosol loading
AERONET
Multivariate DINEOF Reconstruction for Creating Long-Term Cloud-Free Chlorophyll-a Data Records From SeaWiFS and MODIS: A Case Study in Bohai and Yellow Seas, China
期刊论文
IEEE JOURNAL OF SELECTED TOPICS IN APPLIED EARTH OBSERVATIONS AND REMOTE SENSING, 2019, 卷号: 12, 期号: 5, 页码: 1383-1395
作者:
Wang, YQ
;
Gao, ZQ
;
Liu, DY
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提交时间:2020/07/08
Multisensor data records
multivariable data interpolating empirical orthogonal functions (M-DINEOF) reconstruction
satellite chlorophyll-a product
trend consistency
黄海绿潮藻起源监测及早期生物量估算的研究进展
期刊论文
海岸科学, 2019, 卷号: 6, 期号: 1, 页码: 51-57
作者:
姜晓鹏
;
高志强
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提交时间:2021/11/11
黄海
绿潮
早期生物量
估算
遥感
无人机
海面溢油无人机高光谱遥感检测与厚度估算方法
期刊论文
海洋学报, 2019, 卷号: 41, 期号: 5, 页码: 146-158
作者:
任广波
;
过杰
;
马毅
;
罗旭东
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提交时间:2020/07/08
溢油检测
溢油厚度评估
无人机高光谱
溢油遥感
Oil Spill Detection
Oil Slick Thickness Estimation
Uav Hyperspectral
Oil Spill Remote Sensing