A novel spatial downscaling algorithm based on deep learning considering geographical spatial heterogeneity and nonlinear changes: a case study of the Yangtze River Basin
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DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- A novel spatial downscaling algorithm based on deep learning considering geographical spatial heterogeneity and nonlinear changes: a case study of the Yangtze River Basin
- Date Crossref
- 01/01/2026
- Éditeur
- Elsevier BV
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Chengdu University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Huazhong Agricultural University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Wuhan University Key Laboratory of Geospace Environment and Geodesy pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Huazhong University of Science and Technology National Gravitation Laboratory pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Chinese Academy of Surveying and Mapping pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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School of Architecture and Civil Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Geodesy and Geomatics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Chengdu University, Huazhong Agricultural University et Key Laboratory of Geospace Environment and Geodesy — Wuhan University, avec 4 autres affiliations.
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