Enhancing Time Series Prediction of Hong Kong Water Quality Using Sentinel-2 MSI Data and Google Earth Engine Cloud Computing
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内容提要
本研究利用Sentinel-2卫星数据和谷歌地球引擎开发了时间序列模型，预测沿海地区水质中的叶绿素a、悬浮固体和浊度。通过应用LSTM递归神经网络，提高了预测准确性，展示了遥感技术在水质评估中的潜力。
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