机译:比较数字和常规土壤测绘预测伊朗半干旱地区土壤类型的效率
Isfahan Univ Technol, Dept Soil Sci, Coll Agr, Esfahan 8415683111, Iran|Univ Ghent, Dept Soil Management, Coupure Links 653, B-9000 Ghent, Belgium;
Isfahan Univ Technol, Dept Soil Sci, Coll Agr, Esfahan 8415683111, Iran;
Shahid Bahonar Univ Kerman, Dept Soil Sci, Coll Agr, Kerman, Iran;
Univ Ghent, Dept Soil Management, Coupure Links 653, B-9000 Ghent, Belgium;
Digital soil mapping; Conventional soil mapping; Map purity; Modelling efficiency; Multinomial logistic regression; Random forest;
机译:伊朗中部半干旱地区使用多机学习的土壤性质数字测绘
机译:伊朗干旱的Zarand地区USDA大土壤群的空间预测:比较Logistic回归方法预测诊断范围和土壤类型。
机译:使用土壤图对伊朗东南部干旱地区的土壤类别进行数字土壤测绘
机译:昆士兰州中央和北甘蔗区常规土壤映射土壤映射规模和最小测绘区
机译:不列颠哥伦比亚省KITIMAT的土壤预测数字映射
机译:耐热和抗金属PGPR辅助在半干旱地区金属污染土壤中的紫花苜蓿的安全栽培
机译:利用地区土壤课程中土壤课程的数字土壤映射伊朗东南部