机译:图4:(a)植被图的3D表示和(b)沿着主成分分析的三个第一个主要成分的地球气候变量(累计方差解释了76.9%)在Páramo植被数据集上进行。
机译:使用主成分分析(PCA)研究海拔和深水变量对赫兹拉巴德牧场的植被组成的影响
机译:关于使用主成分分析(PCA)评估SPOT / VEGETATION NDVI时间序列的年际植被异常
机译:重新分析主成分分析以恢复过去的植被和环境-以北京的Fenzhuang剖面为例
机译:基于主成分分析和归一化植被指数的LISS III卫星图像降维和植被监测
机译:主成分分析和累积步态指数:评估小脑共济失调大鼠步态障碍的转化工具。
机译:紫外光谱指纹图谱和方差主成分分析:表征植物材料方差来源的有用工具
机译:图1:主成分(90个观察,20个变量):前三个主要成分解释了总方差的54.3%。
机译:植被与土地利用歧视的主成分技术分析