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FAO AGRIS - Système international des sciences et technologies agricoles

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Estimating Biomass and Nitrogen Amount of Barley and Grass Using UAV and Aircraft Based Spectral and Photogrammetric 3D Features

2018

Näsi, Roope | Viljanen, Niko | Kaivosoja, Jere | Alhonoja, Katja | Hakala, Teemu | Markelin, Lauri | Honkavaara, Eija | Finnish Geospatial Research Institute | Yara Suomi Oy | Luke / Tuotantojärjestelmät / Maatalouden teknologiat (4100210710) | http://orcid.org/0000-0002-5823-8180 | http://orcid.org/0000-0002-6307-1637 | http://orcid.org/0000-0001-5486-4582 | http://orcid.org/0000-0002-1570-4196 | http://orcid.org/0000-0002-7236-2145 | 4100210710

Mots clés AGROVOC
biomass biomassa drone fotogrammetria machine learning nitrogen photogrammetry precision agriculture
Informations bibliographiques
Editeur
MDPI
D'autres materias
Random forest; Hyperspectral; Uav; Regression; Typpi
Langue
anglais
Format
true
Licence
by, http://www.mdpi.com/journal/remotesensing/about, © 2018 by the authors. Licensee MDPI, Basel, Switzerland. This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution (CC BY) license (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
ISBN
2018072333046
Type
Fi=a1 Alkuperäisartikkeli Tieteellisessä Aikakauslehdessä|sv=a1 Originalartikel I En Vetenskaplig Tidskrift|en=a1 Journal Article (Refereed), Original Research|
2024-11-28
2025-10-26
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Fournisseur de données

Cette notice bibliographique a été fournie par Natural Resources Institute Finland

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Liens
http://jukuri.luke.fi/handle/10024/542251
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