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DOI10.1080/14498596.2017.1367331
NPP estimation using random forest and impact feature variable importance analysis
Yu, Bo; Chen, Fang; Chen, Hanyue
发表日期2019
ISSN1449-8596
EISSN1836-5655
卷号64期号:1页码:173-192
英文摘要In the context of climate change, large-scale net primary productivity (NPP) estimation and its impact feature variables are drawing more and more attention. Traditional process-based and empirical models are limited by their model structure and input var
关键词Feature variable importanceMODISNPP calculationrandom forestremote sensing
学科领域Geography, Physical;Remote Sensing
语种英语
WOS记录号WOS:000461796500011
来源期刊JOURNAL OF SPATIAL SCIENCE
文献类型期刊论文
条目标识符http://gcip.llas.ac.cn/handle/2XKMVOVA/80819
作者单位Chinese Acad Sci, Inst Remote Sensing & Digital Earth, Key Lab Digital Earth Sci, Beijing, Peoples R China
推荐引用方式
GB/T 7714
Yu, Bo,Chen, Fang,Chen, Hanyue. NPP estimation using random forest and impact feature variable importance analysis[J],2019,64(1):173-192.
APA Yu, Bo,Chen, Fang,&Chen, Hanyue.(2019).NPP estimation using random forest and impact feature variable importance analysis.JOURNAL OF SPATIAL SCIENCE,64(1),173-192.
MLA Yu, Bo,et al."NPP estimation using random forest and impact feature variable importance analysis".JOURNAL OF SPATIAL SCIENCE 64.1(2019):173-192.
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