Vis-NIR spectroscopy; soil total nitrogen; machine learning; deep learning; convolutional neural network;
机译:基于机器学习的VIS-NIR光谱预测土壤总氮,有机碳和水分含量
机译:vis-NIR光谱法无偏预测土壤有机碳和总氮,受土壤水分含量和质地的影响。
机译:基于光谱法的不同土壤类型总氮含量预测
机译:基于光谱法预测不同土壤类型的总氮含量
机译:农民的决策和溪流水质对降低氮,碳减排和黑果种植的价格激励措施的响应:基于代理模型与水质模型的预测
机译:Vis-NIR光谱在线测量土壤总氮和总碳的随机森林人工神经网络和梯度提升机方法的比较
机译:可见-近红外光谱法无偏见地预测土壤有机碳和总氮,受土壤水分和质地的影响