Rezultati

eNauka >  Rezultati >  Predicting Soil Organic Matter Content using Machine Learning Models based on Sentinel-2 Imagery
Naziv: Predicting Soil Organic Matter Content using Machine Learning Models based on Sentinel-2 Imagery
Autori: Ćirić, Vladimir  ; Brdar, Sanja  ; Lugonja, Predrag  ; Marko, Oskar  ; Crnojević, Vladimir  
Godina: 2019
Publikacija: World Soil User Consultation Meeting, ESA-ESRIN, Frascati (Rome), Italy, July 2-3
Tip rezultata: Konferencijski rad
DOI: 10.13140/RG.2.2.23926.55365
URI: https://zenodo.org/record/3269534
https://enauka.gov.rs/handle/123456789/416511
Projekat:  ANTARES - Centre of Excellence for Advanced Technologies in Sustainable Agriculture and Food Security
Izvor metapodataka: Migracija
M-kategorija: 
Mp kategorija će biti prikazana naknadno.

Alt metrika
Dimensions
Unpaywall

Google ScholarTM

Rezultati na eNauka su zaštićeni autorskim pravima i sva prava su zadržana, osim ako nije drugačije naznačeno.