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Water quality monitoring and assessment based on cruise monitoring, remote sensing, and deep learning: A case study of Qingcaosha Reservoir

Qian, Jing 1; Liu, Hongbo; Qian, Li; Bauer, Jonas 1; Xue, Xiaobai; Yu, Gongliang; He, Qiang; Zhou, Qi; Bi, Yonghong; Norra, Stefan 1
1 Institut für Angewandte Geowissenschaften (AGW), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)


Verlagsausgabe §
DOI: 10.5445/IR/1000152258
Veröffentlicht am 04.11.2022
Originalveröffentlichung
DOI: 10.3389/fenvs.2022.979133
Scopus
Zitationen: 14
Web of Science
Zitationen: 8
Dimensions
Zitationen: 16
BibTeX (UTF-8) BibTeX (ASCII) EndNote/Refer (.enw) RIS CSL-JSON ISI
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Angewandte Geowissenschaften (AGW)
Publikationstyp Zeitschriftenaufsatz
Publikationsjahr 2022
Sprache Englisch
Identifikator ISSN: 2296-665X
KITopen-ID: 1000152258
Erschienen in Frontiers in Environmental Science
Verlag Frontiers Media SA
Band 10
Seiten Art.Nr. 979133
Bemerkung zur Veröffentlichung Gefördert durch den KIT-Publikationsfonds
Vorab online veröffentlicht am 11.10.2022
Nachgewiesen in Scopus
Dimensions
Web of Science
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