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