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姜小刚; 王海阳; 郝勇; 孙旭东; 刘燕德;
华东交通大学机电工程学院;
ArcGIS; Vis-NIR; 土壤养分; 分布图; 克里格插值;
机译:基于机器学习的VIS-NIR光谱预测土壤总氮,有机碳和水分含量
机译:基于实验室的Vis-NIR光谱和具有空间相关误差的偏最小二乘回归预测土壤有机质含量的空间变化
机译:基于加拿大新斯科舍省DEM生成的粘土含量模型预测土壤养分状况。
机译:基于FT-NIR光谱技术的荔枝园土壤养分含量分析与预测-以广州华中洛滩为例
机译:传统和有机马铃薯系统中的马铃薯块茎产量,质量,矿质养分含量,土壤健康状况和土壤食物网。
机译:基于Vis-nir光谱的土壤总氮含量预测模型的比较
机译:基于an-aUV的养分变异性在滨海海域物理过程预测模型中的作用研究。
机译:电超滤过程,可从土壤,堆肥或污泥中提取养分和污染物,并进一步研究土壤特性
机译:在种植园土壤中养分的方法和成分
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