Atmosphere and Ocean | Views:1816Downloads:2610CSCD:7

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    • Improving the quality of remotely sensed precipitation product from GPM satellites by using a spatial random forest

      • role：First author第一作者
      • Affiliation：

        College of Geodesy and Geomatics, Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266590, China

      • Email：baojian_hu@foxmail.com
      • Introduction：胡保健，研究方向为多源遥感数据融合与处理。E-mail：baojian_hu@foxmail.com

      HU Baojian

      1,
      • Affiliation：

        Huzhou Zhonghe Survey Planning and Design Co. LTD, Huzhou 313000, China

      LI Wei

      2,
      • role：Corresponding author通信作者
      • Affiliation：

        College of Geodesy and Geomatics, Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266590, China

      • Email：chencf@lreis.ac.cn
      • Introduction：陈传法，研究方向为数字地形建模、点云智能处理、资源环境模型与系统模拟等。E-mail：chencf@lreis.ac.cn

      CHEN Chuanfa

      1 * ,
      • Affiliation：

        College of Geodesy and Geomatics, Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266590, China

      HU Zhanzhan

      1
    • Vol. 28, Issue 2, Pages: 414-425(2024)  

    • DOI：10.11834/jrs.20221222    

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