机译:3-D造型和映射土壤性能的增量平均克里格:组合机器学习和地统计学方法
Univ Queensland Sch Agr &
Food Sci St Lucia Qld 4072 Australia;
Queensland Govt Dept Environm &
Sci Ecosci Precinct 41 Boggo Rd Dutton Pk Qld 4102 Australia;
Univ Sydney Sch Life &
Environm Sci Sydney Inst Agr 1 Cent Ave Australia Technol Pk Eveleigh NSW 2015 Australia;
Univ Queensland Sch Agr &
Food Sci St Lucia Qld 4072 Australia;
Univ Queensland Sch Agr &
Food Sci St Lucia Qld 4072 Australia;
Spatial statistics; Soil profile; Depth function; Area-to-point kriging; 3-D covariance models; Non-stationarity;
机译:3-D造型和映射土壤性能的增量平均克里格:组合机器学习和地统计学方法
机译:添加剂和等距对比变换的比较与机器学习和回归克里明模型进行映射土壤粒子尺寸分数
机译:一种极端学习机和普通克里格的混合地质统计模型对土壤有机物的空间预测
机译:数字土壤映射:机器学习与地质统计学建模方法的比较评价
机译:估算土壤性质的地统计学方法(克里格,科克里格,宾格法)。
机译:西南布基纳法索使用遥感变量对土壤特性进行高分辨率制图:机器学习和多元线性回归模型的比较
机译:一种极端学习机和普通克里格的混合地质统计模型对土壤有机物的空间预测