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机译:通过便携式XRF测量数据比较土壤有机碳预测的立方体模型
Czech Univ Life Sci Prague Fac Agrobiol Food & Nat Resources Dept Soil Sci & Soil Protect Kamycka 129 Prague 16500 Czech Republic;
Czech Univ Life Sci Prague Fac Agrobiol Food & Nat Resources Dept Soil Sci & Soil Protect Kamycka 129 Prague 16500 Czech Republic;
Czech Univ Life Sci Prague Fac Agrobiol Food & Nat Resources Dept Soil Sci & Soil Protect Kamycka 129 Prague 16500 Czech Republic;
Czech Univ Life Sci Prague Fac Agrobiol Food & Nat Resources Dept Soil Sci & Soil Protect Kamycka 129 Prague 16500 Czech Republic;
Alluvium; Soil organic carbon; Proximal soil sensing; Machine learning algorithms;
机译:评估巴西沿海平原的便携式X射线荧光(PXRF)光谱数据预测一些土壤化学性质的模型
机译:巴西沿海平原生物群落的土壤:通过便携式X射线荧光(PXRF)光谱法和鲁棒预测模型预测化学物质
机译:测量(XRPD)和模拟(A2M)土壤矿物学的比较:在风化率预测背景下的一些瑞典森林土壤研究
机译:测得的土壤有机质含量可以帮助改善土壤中碳氮动态模型吗?
机译:控制土壤中溶解有机碳的因素:数据库分析和模型开发
机译:将辅助土壤数据与VisNIR光谱相结合以改善对土壤有机碳和无机碳含量的预测
机译:图9:具有使用:(a)在区域数据集中的偏最小二乘回归(PLSR)和(B)在区域数据集中的偏最小二乘回归(PLSR)和(B)Cubist Tree Rescollion模型来预测各种土壤属性的校准样本大小的校准样本大小的数量。
机译:测量数据与IF-77传播模型预测的比较