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Testing Remote Sensing Approaches for Assessing Yield Variability among Maize Fields

机译：测试遥感方法，用于评估玉米场中的产量变异性

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Adam M. Sibley; Patricio Grassini; Nancy E. Thomas; Kenneth G. Cassman; David B. Lobell;
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年度 2014
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1. Testing remote sensing approaches for assessing yield variability among maize fields. [J] . Sibley A. M., Grassini P., Thomas N. E., Agronomy Journal . 2014,第1期

机译：测试用于评估玉米田间产量差异的遥感方法。
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. Hyperspectral remote sensing to assess the water status, biomass, and yield of maize cultivars under salinity and water stress [J] . Waleed Darwish, Salah Elsayed Bragantia . 2017,第1期

机译：高光谱遥感评估盐分和水分胁迫下玉米的水分状况，生物量和产量
4. Regional yield estimation for spring maize with multi-temporal remotely sensed data in Junchuan, China [C] . Tao Su, Shaoyuan Feng, Xingyuan Cui International Conference on Energy, Environment and Sustainable Development . 2013

机译：洪川春玉米春玉米区域产量估算
5. Assessing factors influencing maize yield response to nitrogen using remote sensing technologies. [D] . Krienke, Brian Theodore. 2015

机译：使用遥感技术评估影响玉米产量对氮的响应的因素。
6. Modeling Spatial Patterns of Soil Respiration in Maize Fields from Vegetation and Soil Property Factors with the Use of Remote Sensing and Geographical Information System [O] . Ni Huang, Li Wang, Yiqiang Guo, -1

机译：基于植被和土壤特性因子的玉米田土壤呼吸空间格局的遥感和地理信息系统建模
7. Testing the Contribution of Stress Factors to Improve Wheat and Maize Yield Estimations Derived from Remotely-Sensed Dry Matter Productivity [O] . DURGUN Yetkin Ozum, GOBIN A., GILLIAMS Sven, 2015

机译：测试压力因素对改善遥感和干物质生产力衍生的小麦和玉米单产的贡献

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