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于跃; 于海业; 李晓凯; 王洪健; 刘爽; 张蕾; 隋媛媛;
吉林大学生物与农业工程学院;
水稻; SPAD; 优化光谱指数; 高光谱; BP神经网络;
机译:估算水稻氮营养的新反射光谱植被指数I:使用叶片光谱反射率和SPAD值选择最佳植被指数
机译:利用高光谱指数和PROSPECT-D反演估算浓荫茶的叶片类胡萝卜素含量
机译:使用水稻叶片中的高光谱植被指数监测叶钾含量
机译:利用支持向量机(SVM)技术对印度尼西亚西爪哇省灌溉湿地水稻的水稻冠层进行地面和机载高光谱(HyMap)耦合,以预测叶面积指数(LAI)和SPAD值
机译:支持高光谱成像反演和优化地面传感器网络设计的辐射误差传播统计模型
机译:基于组合光谱指数模型的土壤有机质含量高光谱反演
机译:通过模型反演同时从红边的高光谱信息中检索土壤,叶片,冠层和大气参数
机译:利用模型反演同时反演红边高光谱信息中的土壤,叶片,冠层和大气参数。
机译:采用深度学习模型的光谱传感器系统,用于感测来自入射角的偏光,以及相关的高光谱成像传感器
机译:使用正常构图模型检测多光谱和高光谱图像中异常的方法和系统
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