机译:VIS-NIR反射光谱法和人工神经网络在意大利南部土壤有机碳含量预测中的应用
Italian National Research Council, Institute for Mediterranean Agriculture and Forest System, Ercolano, NA 80056, Italy;
Dept. of Science for Biology, Geology and Environment, University of Sannio, Benevento, BN 82100, Italy;
Dept. of Science for Biology, Geology and Environment, University of Sannio, Benevento, BN 82100, Italy;
mediterranean pedo-environments; southern italy; soil properties; organic carbon; vis-nir reflectance spectros-copy; back propagation neural networks;
机译:采用人工神经网络建模的可见近红外反射光谱法的土壤有机碳预测
机译:人工神经网络与偏最小二乘法的比较,使用可见和近红外光谱法预测不同水分含量下的土壤有机碳和pH
机译:用PLSR和vis-NIR光谱预测土壤性质:在意大利南部的地中海土壤中的应用
机译:预测土壤中有机碳和无机碳的含量:Vis-NIR与MIR光谱
机译:人工神经网络结合从叶片反射光谱预测棉花氮素状况
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:利用可见光和近红外光谱比较人工神经网络和偏最小二乘法预测不同含水量土壤有机碳和pH值