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Sugarcane Yield Mapping Using High-Resolution Imagery Data and Machine Learning Technique

机译：使用高分辨率图像数据和机器学习技术甘蔗产量映射

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作者
Tatiana Fernanda Canata; Marcelo Chan Fu Wei; Leonardo Felipe Maldaner; José Paulo Molin;
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年度 2021
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1. Towards Predictive Modeling of Sorghum Biomass Yields Using Fraction of Absorbed Photosynthetically Active Radiation Derived from Sentinel-2 Satellite Imagery and Supervised Machine Learning Techniques [J] . Ephrem Habyarimana, Isabelle Piccard, Marcello Catellani, Agronomy . 2019,第4期

机译：利用从Sentinel-2卫星图像获得的吸收的光合有效辐射的分数和有监督的机器学习技术，对高粱生物量产量进行预测建模
2. Mapping sub-field maize yields in Nebraska, USA by combining remote sensing imagery, crop simulation models, and machine learning [J] . Precision Agriculture . 2020,第3期

机译：通过组合遥感图像，作物仿真模型和机器学习，将映射子场玉米产量在美国内布拉斯加州。
3. How Machine Learning and High-Resolution Imagery Can Improve Melt Pond Retrieval From MODIS Over Current Spectral Unmixing Techniques [J] . Wright Nicholas C., Polashenski Chris M. Journal of Geophysical Research, C. Oceans: JGR . 2020,第2期

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4. Integrating machine learning techniques and high-resolution imagery to generate GIS-ready information for urban water consumption studies [C] . Nils Wolf, Angela Hof Earth resources and environmental remote sensing/GIS applications III . 2012

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5. Mapping Sub-Saharan African Agriculture in High-Resolution Satellite Imagery with Computer Vision & Machine Learning. [D] . Debats, Stephanie Renee. 2017

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