Using deep ensemble forest for high-resolution mapping of PM2.5 from MODIS MAIAC AOD in Tehran, Iran.

Bagheri, Hossein

Bagheri, Hossein.

Afiliación

Bagheri H; Faculty of Civil Engineering and Transportation, University of Isfahan, Azadi Square, Isfahan, 8174673441, Iran. h.bagheri@cet.ui.ac.ir.

Environ Monit Assess ; 195(3): 377, 2023 Feb 09.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-36757448

Asunto(s)

Contaminantes Atmosféricos; Contaminación del Aire; Contaminantes Atmosféricos/análisis; Material Particulado/análisis; Contaminación del Aire/análisis; Imágenes Satelitales; Irán; Monitoreo del Ambiente/métodos; Aerosoles/análisis

Palabras clave

AOD measurements; Air pollution; Decision trees; Deep ensemble forest; Deep learning; Deep model; Ensemble learning; PM2.5 measurements

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Contexto en salud: 2_ODS3 Problema de salud: 2_quimicos_contaminacion Asunto principal: Contaminantes Atmosféricos / Contaminación del Aire Tipo de estudio: Prognostic_studies País/Región como asunto: Asia Idioma: En Revista: Environ Monit Assess Asunto de la revista: SAUDE AMBIENTAL Año: 2023 Tipo del documento: Article País de afiliación: Irán

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