CREA Research Center for Cereal and Industrial Crops Foggia Italy;
Vlaamse Instelling voor Technologisch Ondcrzoek N.V. Mol Belgium;
Institute for Applied Informatics Leipzig Germany;
CREA Research Center for Cereal and Industrial Crops Foggia Italy Italian National Agency for New Technologies Energy and Sustainable Economic Development Rome Italy;
Sorghum biomass; Sorghum diseases; Prediction modeling; Machine learning; Bayesian learning; NDVI and fAPAR; Satellite imagery; Sentinel-2;
机译:利用从Sentinel-2卫星图像获得的吸收的光合有效辐射的分数和有监督的机器学习技术,对高粱生物量产量进行预测建模
机译:基于远程和近距离感应的机器学习模型作为商用高粱田间生物量产量预测的潜在方法
机译:利用机器学习和卫星数据预测土壤有机碳和C:N比例的国家规模:Sentinel-2,Sentinel-3和Landsat-8图像的比较
机译:在生物量高粱中使用Sentinel卫星成像和机器学习技术在季节早期产量预测和疾病检测
机译:利用气象数据,卫星图像和机器学习在北方红河谷的土壤湿度预测
机译:用无人空中车辆图像预测植物水平番茄生物量及产量
机译:了解高颞分辨率UAV图像时间序列和机器学习高粱的生长动态和产量预测