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张传波; 李卫国; 王晶; 李伟; 马廷淮;
江苏大学农业工程学院;
江苏省农业科学院农业信息研究所;
江苏大学流体机械工程技术研究中心;
南京信息工程大学;
农田土壤水分含量; 作物生长; 多光谱波段反射率; 植被指数; 神经网络;
机译:选择最敏感的波段反射率进行归一化植被指数计算,以预测水稻作物的生长和籽粒产量
机译:结合L和X波段SAR数据估算农田的生物量和土壤水分
机译:将生态模型与遥感和GIS技术相结合,以监测季风气候下农田的土壤水分。 (特刊:多种尺度的作物水分利用效率。)
机译:时空上的高粒度遥感和作物生产:生长季的NDVI和德克萨斯州农田水平的棉花产量预测
机译:为人工流失的农田建模水文,氮动态和作物生长。
机译:使用便携式三波段仪器对小麦生长进行作物生长监测和诊断
机译:通过结合降雨,土地表面温度,蒸发,土壤水分和农业干旱监测植被指数,通过结合综合作物干旱指数
机译:热点反射率测量在绿色生物量估算和作物生长监测中的应用
机译:智能数据-结合使用从无人机和卫星获取的机载传感器图像以及在机载图像中自动识别的地面传感器,并与智能处理相结合,使农田中的探测和沉淀区域自动化。地面传感器将包括对土壤水分,养分,光照和任何其他相关信息的识别。它们还将包含机载GNSS,并由太阳能供电。然后将所有信息(包括图像)存储在中央,然后运行算法以提供特定作物的健康状况。
机译:用于测量多层微作物密度和生长的植被指数
机译:“用于测量多层微作物密度和生长的植被指数”
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