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陈凯; 钱步东; 智协飞; OBRIEN E.G.Ted;
加拿大环境部,安大略省多伦多市M3H 5T4;
加拿大农业与农产食品部,安大略省渥太华市K1A 0C6;
南京信息工程大学,江苏南京210044;
加拿大环境部,萨斯喀齐旺省利加拿市S4P 4L2;
加拿大; 农田作物生产; 关键性农业气象因素; 临界农业气象指标;
机译:使用作物轮作模式和渐进数据分类从Landsat影像中对美国农田进行季节性主要作物类型识别
机译:评估作物模型和气象指标的信息,以预测欧洲的作物产量
机译:增加作物产量和根本输入加拿大农田是一个大碳汇
机译:基于两种气象指标的空调设计气象数据的创建方法研究第三次报告主要城市晴天/阴天冬季和夏季蒸汽站的气象数据
机译:评估柳枝((Panicum virgatum L.)在边缘农田和主要农田上的农艺表现。
机译:基于机器学习的预测农田优化和作物监测系统
机译:使用作物旋转模式和渐进式数据分类,来自Landsat图像的美国农田的季节主要作物识别
机译:巴西和阿根廷的农业:主要农田作物的发展和前景
机译:提出了一种用于从农田中清除主要侵害以前农作物释放的土壤的各种废物和碎屑的机器
机译:CIPO-专利-2386020加拿大政府加拿大知识产权局的标志CA 2471100在高温下超导陶瓷铜氧化物钙钛矿中高临界场(HC2)的加亮处理。
机译:气象指标预测播种季节全国农作物产量
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