Soil; Predictive models; Artificial neural networks; Remote sensing; Neurons; Data models; Earth;
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:利用Landsat-8影像估算内陆复杂水的彩色溶解有机物:休伦湖案例研究
机译:使用相位相关和基于机器学习的映射,自动子像素共同登录Landsat-8运行陆地成像器和Sentinel-2A多光谱仪器图像
机译:基于点-5种基于图像的土壤有机质含量估计研究
机译:通过图像处理和机器学习的情节和场尺度的大豆叶叶绿素估计和缺铁场评定确定
机译:使用vis-NIR光谱评估机器学习方法以预测土壤有机质和pH值
机译:基于情节的油棕榈树陆地营养素水平分类,利用Landsat-8图像和机器学习