Satellite Remote Sensing of Air Pollution | Views : 0 下载量: 649 CSCD: 3
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    • The latest research reveals that the spatiotemporal distribution of near ground ozone concentration in China is influenced by various factors, and the extreme random tree model provides a new method for estimation, which helps to prevent and control ozone pollution.
    • Vol. 27, Issue 8, Pages: 1792-1806(2023)   

      Received:06 January 2022

      Published:07 August 2023

    • DOI: 10.11834/jrs.20231845     

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  • Song S P,Fan M,Tao J H,Chen S M,Gu J B,Han Z F,Liang X X,Lu X Y,Wang T T and Zhang Y. 2023. Estimating ground-level ozone concentration in China using ensemble learning methods. National Remote Sensing Bulletin, 27(8):1792-1806 DOI: 10.11834/jrs.20231845.
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SONG Shipeng 桂林理工大学 地球科学学院;中国科学院空天信息创新研究院 遥感科学国家重点实验室
FAN Meng 中国科学院空天信息创新研究院 遥感科学国家重点实验室
TAO Jinhua 中国科学院空天信息创新研究院 遥感科学国家重点实验室
CHEN Sanming 桂林理工大学 地球科学学院
GU Jianbin 中国科学院空天信息创新研究院 遥感科学国家重点实验室;中国科学院大学
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College of Earth Sciences, Guilin University of Technology
State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences
University of the Chinese Academy of Sciences
College of Resource Environment and Tourism, Capital Normal University
Guangxi Eco-Environmental Monitoring Center
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