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| 基于变量优选与机器学习的干旱区湿地土壤盐渍化数字制图 期刊论文
发表期刊: 农业工程学报. 出版年: 2020, 卷号: 36, 期号: 19, 页码: 124-131
作者: 马国林; 丁建丽 ; 韩礼敬; 张子鹏
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Sentinel-2A soils salts digital mapping machine learning variable selection Sentinel-2A |
| 基于Sentinel-2A影像干旱区棉花叶片SPAD数字制图 期刊论文
发表期刊: 生态学报. 出版年: 2020, 卷号: 40, 期号: 22, 页码: 8326-8335
作者: 唐普恩; 丁建丽; 葛翔宇; 张振华
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Sentinel-2A Sentinel-2A vegetation index chlorophyll PROSAIL model random forest |
| 近58年天山降雪/降水量比率变化特征及未来趋势 期刊论文
发表期刊: 农业工程学报. 出版年: 2020, 卷号: 36, 期号: 4, 页码: 150-158
作者: 秦艳; 赵求东; 孟杰; 丁建丽
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climate change snowfall precipitation Tianshan Mountains future trends spatial-temporal change |
| 基于不同卫星光谱模拟的土壤电导率估算研究 期刊论文
发表期刊: 干旱区地理. 出版年: 2020, 卷号: 43, 期号: 1, 页码: 172-181
作者: 曹肖奕; 丁建丽; 葛翔宇; 梁静; 陈文倩; 陈香月; 唐普恩
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spectral response soil conductivity spectral pretreatment three-dimensional spectral index gradient boosting regression tree |
| 一种基于无人机高光谱影像的土壤墒情检测新方法 期刊论文
发表期刊: 光谱学与光谱分析. 出版年: 2020, 卷号: 40, 期号: 2, 页码: 602-609
作者: 葛翔宇; 丁建丽; 王敬哲; 孙慧兰; 朱志强
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UAV UAV Remote Sensing Hyperspectral image Machine learning Ensemble learning |
| 基于机器学习算法的土壤有机质质量比估算 期刊论文
发表期刊: 排灌机械工程学报. 出版年: 2020, 卷号: 38, 期号: 8, 页码: 829-834
作者: 白婷; 丁建丽; 王敬哲
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soil organic matter hyperspectrum spectral variable CARS algorithm random forest |
| 基于光谱指数与机器学习算法的土壤电导率估算研究 期刊论文
发表期刊: 土壤学报. 出版年: 2020, 卷号: 57, 期号: 4, 页码: 867-877
作者: 曹肖奕; 丁建丽; 葛翔宇; 王敬哲
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Spectral Soil electrical conductivity Spectral pretreatment Spectral index Machine learning |
| 集成土壤-环境关系与机器学习的干旱区土壤属性数字制图 期刊论文
发表期刊: 中国农业科学. 出版年: 2020, 卷号: 53, 期号: 3, 页码: 563-573
作者: 张振华; 丁建丽; 王敬哲; 葛翔宇; 王瑾杰; 田美玲; 赵启东
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soil property environment covariates digital soil mapping machine learning Gradient Boosting Decision Tree, GBDT Random Forest, RF Bagging Model Cubist Model |
| 结合分数阶微分技术与机器学习算法的土壤有机碳含量光谱估测 期刊论文
发表期刊: 激光与光电子学进展. 出版年: 2020, 卷号: 57, 期号: 15
作者: 赵启东; 葛翔宇; 丁建丽; 王敬哲; 张振华; 田美玲
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spectroscopy soil organic carbon visible-near infrared spectroscopy machine learning fractional order differential |
| 基于环境变量的渭干河-库车河绿洲土壤盐分空间分布 期刊论文
发表期刊: 农业工程学报. 出版年: 2020, 卷号: 36, 期号: 1, 页码: 175-181
作者: 蒙莉娜; 丁建丽; 王敬哲; 葛翔宇
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soil salt remote sensing machine learning environmental variables |
