Казанский (Приволжский) федеральный университет, КФУ
КАЗАНСКИЙ
ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
 
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 представленияСтатьи в зарубежных журналах и сборниках
Год публикации2022
Языкрусский
  • 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