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李伯祥; 陈晓勇;
东华理工大学测绘工程学院 江西南昌330013;
流域生态与地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室 江西南昌330013;
江西省数字国土重点实验室 江西南昌330013;
改进水云模型; Oh模型; 土壤水分; 植被含水量; Sentinel-1/2;
机译:基于修正的植被指数的大面积农田土壤水分反演
机译:基于自适应模型的SAR数据极化分解反演农田土壤水分
机译:协同使用Sentinel-1和Sentinel-2数据进行100 m分辨率的土壤水分测绘
机译:河北省河北省土壤水分遥感反演
机译:对1.4 GHz裸土的遥感土壤水分观测值的验证:通过辐射转移模型的定量方法,以表征由农田中的积水事件引起的突然转变,对辐射转移模型的修改以及基于地面的移动系统
机译:基于回归卷积神经网络的Sentinel多源数据的农田地区土壤水分检索
机译:基于Sentinel-1和Sentinel-2数据的协同用途,半干旱地区土壤水分和灌溉映射
机译:基于土壤水分模拟的被动(smOs)和主动(asCaT)卫星微波土壤水分反演的全球尺度比较(mERRa-Land)。
机译:基于体积的土壤水分含量测定装置,利用土壤水分含量测定方法,利用土壤水分含量测定方法检验土壤水分含量的方法
机译:多功能农田智能土壤水分控制装置
机译:智能数据-结合使用从无人机和卫星获取的机载传感器图像以及在机载图像中自动识别的地面传感器,并与智能处理相结合,使农田中的探测和沉淀区域自动化。地面传感器将包括对土壤水分,养分,光照和任何其他相关信息的识别。它们还将包含机载GNSS,并由太阳能供电。然后将所有信息(包括图像)存储在中央,然后运行算法以提供特定作物的健康状况。
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