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徐璐; 陈奕云; 洪永胜; 魏钰; 郭龙; Marc Linderman;
武汉大学资源与环境科学学院;
自然资源部数字制图与国土信息应用重点实验室;
土壤与农业可持续发展国家重点实验室;
华中农业大学资源与环境学院;
Geographical and Sustainability Sciences University of Iowa City 52246;
成像光谱技术; 土壤粗糙度; 可见近红外光谱; 光谱预处理; 土壤有机碳;
机译:实验室高光谱成像的土壤有机碳储存热点
机译:空间土壤有机碳的航空高光谱成像
机译:印度旁遮普邦印度洋平原平原精确耕作下快速监测土壤有机碳的高光谱模型的开发
机译:通过降低土壤粗糙度的扰动效果,改善裸片光谱法的土壤有机碳(SOC)预测
机译:使用EPIC模型对柬埔寨的保护性农业和保护性耕作实践进行土壤有机碳建模。
机译:实验室高光谱成像揭示了土壤有机碳存储的热点
机译:不同水处理下麦田土壤有机碳含量高光谱估计模型研究
机译:美国森林和土壤有机碳储量及森林生物量碳固存能力的快速评估
机译:可见光中的系统高光谱成像,用于在可见光中记录和显示高光谱成像的高光谱成像方法
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
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