Tobacco yield estimation via multi-source data fusion and recurrent neural networks

In China, tobacco production must strictly follow the yield plan set by the higher authorities. In this context, accurate and stable yield estimation is meaningful for effective production management. In this paper, we adopted a multi-source data fusion strategy to develop the yield estimation model...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	International journal of applied earth observation and geoinformation Ročník 144; s. 104925
Hlavní autoři:	Zhang, Mingzheng, Zhang, Baoyuan, Zhao, Chunjiang, Chen, Liping, Kuai, Yan, Wang, Cong, Jiang, Shuwen, Chen, Dong, Zhu, Qingzhen, Wang, Zhiyong, Gu, Xiaohe, Chen, Tian’en
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier B.V 01.11.2025 Elsevier
Témata:	AEC1D HF+BCP+BPP Multi-source data fusion RNN Yield estimation RNN Yield estimation HF+BCP+BPP AEC1D Multi-source data fusion
ISSN:	1569-8432
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!