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刘仕元; 梁晋; 王帅斌; 谢冰丽; 张佳蕾; 陈婷婷; 万书波; 张雷;
华南农业大学农学院 广东 广州 510642;
山东省农业科学院生物技术研究中心 山东 济南 250100;
花生; 叶绿素; 无人机; 监测;
机译:在基于物理的建模框架内从多光谱遥感数据评估叶片叶绿素含量的预测
机译:花生植株叶片花生叶绿素含量的日变化
机译:确定完整作物叶片绿色和叶绿素含量深度的方法及其实际应用的研究。 :2.叶绿素测量仪的光电特征及叶片叶片与叶绿素含量的相关性。
机译:利用低空遥感评估叶片叶绿素含量,叶片区域指数和玉米(Zea Mays L.)的产量
机译:结合机器学习和遥感带菌研究叶绿素含量和光合作用过程。
机译:离谷底高光谱遥感估计小麦冠层叶片叶绿素含量的垂直分布
机译:用多叶叶调整指数估算花生叶叶绿素含量:最大限度地减少谱叶片叶片表面之间的光谱差异的影响
机译:大气CO(sup 2)和温度升高对acer蔗糖叶片光学特性和叶绿素含量的影响
机译:基于无人机提取分类点的多源遥感数据分类方法
机译:基于低空遥感信息的无人机农作物产量预测方法及系统
机译:基于无人机遥感技术的航拍面特征点提取方法
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