КФУ. Карточка публикации. Digital mapping of indicators that determine the sorption properties of soils in relation to pollutants, according to remote sensing data of the Earth using machine learning

RUS

- EN
- 中文
- ES

DIGITAL MAPPING OF INDICATORS THAT DETERMINE THE SORPTION PROPERTIES OF SOILS IN RELATION TO POLLUTANTS, ACCORDING TO REMOTE SENSING DATA OF THE EARTH USING MACHINE LEARNING

Форма представления

Статьи в зарубежных журналах и сборниках

Год публикации

2022

Язык

русский

Авторы, сотрудники КФУ

Гордеева Карина Андреевна, автор

Окунев Родион Владимирович, автор

Смирнова Елена Васильевна, автор

Уразметов Ильдар Анварович, автор

Библиографическое описание на языке оригинала

Giniyatullin K.G., Sakhabiev I.A., Smirnova E.V., Urazmetov I.A., Okunev R.V., Gordeeva K.A. (2022). Digital mapping of indicators that determine the sorption properties of soils in relation to pollutants, according to remote sensing data of the Earth using machine learning. Georesursy = Georesources, 24(1), pp. 84–92. DOI: https://doi.org/10.18599/grs.2022.1.8

Ключевые слова

сорбционные свойства почвы, пространственный прогноз, данные дистанционного зондирования Земли, методы машинного обучения

Название журнала

GEORESURSY

URL

https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85128675408&origin=resultslist&sort=plf-f&src=s&st1=Okunev&st2=R+V&nlo=1&nlr=20&nls=count-f&sid=818902b9840dee051f4a362dfa81a590&sot=anl&sdt=aut&sl=49&s=AU-ID%28%22Okunev%2c+Rodion+Vladimirovich%22+56156815600%29&relpos=0&citeCnt=0&searchTerm=&featureToggles=FEATURE_NEW_DOC_DETAILS_EXPORT:1

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на эту карточку

https://repository.kpfu.ru/?p_id=266084

Полная запись метаданных

Поле DC	Значение	Язык
dc.contributor.author	Гордеева Карина Андреевна	ru_RU
dc.contributor.author	Окунев Родион Владимирович	ru_RU
dc.contributor.author	Смирнова Елена Васильевна	ru_RU
dc.contributor.author	Уразметов Ильдар Анварович	ru_RU
dc.date.accessioned	2022-01-01T00:00:00Z	ru_RU
dc.date.available	2022-01-01T00:00:00Z	ru_RU
dc.date.issued	2022	ru_RU
dc.identifier.citation	Giniyatullin K.G., Sakhabiev I.A., Smirnova E.V., Urazmetov I.A., Okunev R.V., Gordeeva K.A. (2022). Digital mapping of indicators that determine the sorption properties of soils in relation to pollutants, according to remote sensing data of the Earth using machine learning. Georesursy = Georesources, 24(1), pp. 84–92. DOI: https://doi.org/10.18599/grs.2022.1.8	ru_RU
dc.identifier.uri	https://repository.kpfu.ru/?p_id=266084	ru_RU
dc.description.abstract	GEORESURSY	ru_RU
dc.language.iso	ru	ru_RU
dc.subject	сорбционные свойства почвы	ru_RU
dc.subject	пространственный прогноз	ru_RU
dc.subject	данные дистанционного зондирования Земли	ru_RU
dc.subject	методы машинного обучения	ru_RU
dc.title	Digital mapping of indicators that determine the sorption properties of soils in relation to pollutants, according to remote sensing data of the Earth using machine learning	ru_RU
dc.type	Статьи в зарубежных журналах и сборниках	ru_RU