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浏览/检索结果: 共6条，第1-6条 帮助 已选(0)清除 条数/页：5101520253035404550556065707580859095100   排序方式：请选择作者升序作者降序题名升序题名降序发表日期升序发表日期降序提交时间升序提交时间降序 QGrain: An open-source and easy-to-use software for the comprehensive analysis of grain size distributions 期刊论文 SEDIMENTARY GEOLOGY, 2021, 卷号: 423, 页码: 17 作者:  Liu, Yuming;  Liu, Xingxing;  Sun, Youbin 收藏  |  浏览/下载：86/0  |  提交时间：2021/12/07 Grain size analysis  Grain size distribution  End-member modeling analysis  Single-sample unmixing   Grain size variation in two lakes from margin of Asian Summer Monsoon and its paleoclimate implications 期刊论文 PALAEOGEOGRAPHY PALAEOCLIMATOLOGY PALAEOECOLOGY, 2021, 卷号: 567, 页码: 14 作者:  Ming, Guodong;  Zhou, Weijian;  Wang, Hong;  Shu, Peixian;  Cheng, Peng 收藏  |  浏览/下载：53/0  |  提交时间：2021/05/21 Polymodal sediments  Mathematical unmixing  Process-clast regimes  Climate variability  Eolian input   Enhancing spectral unmixing by considering the point spread function effect 期刊论文 SPATIAL STATISTICS, 2018, 卷号: 28, 页码: 271-283 作者:  Wang, Qunming;  Shi, Wenzhong;  Atkinson, Peter M. 收藏  |  浏览/下载：56/0  |  提交时间：2019/05/23 Land cover  Spectral unmixing  Soft classification  Point spread function (PSF)  Area-to-point-kriging (ATPK)   High-precision extraction of nearshore green tides using satellite remote sensing data of the Yellow Sea, China 期刊论文 INTERNATIONAL JOURNAL OF REMOTE SENSING, 2017, 卷号: 38, 期号: 6, 页码: 1626-1641 作者:  Xiao, Yanfang;  Zhang, Jie;  Cui, Tingwei 收藏  |  浏览/下载：4/0  |  提交时间：2019/08/19 High-precision extraction of nearshore green tides using satellite remote sensing data of the Yellow Sea, China 期刊论文 INTERNATIONAL JOURNAL OF REMOTE SENSING, 2017, 卷号: 38, 期号: 6, 页码: 1626-1641 作者:  Xiao, Yanfang;  Zhang, Jie;  Cui, Tingwei 收藏  |  浏览/下载：3/0  |  提交时间：2018/12/07 BEMMA: A Hierarchical Bayesian End-Member Modeling Analysis of Sediment Grain-Size Distributions 期刊论文 MATHEMATICAL GEOSCIENCES, 2016, 卷号: 48, 期号: 6, 页码: 723-741 作者:  Yu, SY;  Colman, SM;  Li, LX 收藏  |  浏览/下载：5/0  |  提交时间：2017/01/16 Sediment transport  Grain-size distribution  End member  Unmixing  Markov chain  Monte Carlo