Dry biomass estimation of paddy rice with Sentinel-1A satellite data using machine learning regression algorithms

•For the entire growing season, VV is more consistent with rice dry biomass than VH.•For the entire growing season, VHVV produced more accurate rice biomass estimates.•RF outperformed the other algorithms in rice dry biomass estimation with VHVV.•The most accurate rice biomass estimates were recorde...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Computers and electronics in agriculture Ročník 176; s. 105674
Hlavní autoři:	Mansaray, Lamin R., Zhang, Kangyu, Kanu, Adam Sheka
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Amsterdam Elsevier B.V 01.09.2020 Elsevier BV
Témata:	agriculture Algorithms Biomass China Crop growth data collection Datasets decision support systems Decision trees Dry biomass electronics Elongation Estimates Estimation Information retrieval interferometry Machine learning Paddy rice Parameter estimation precision agriculture remote sensing Rice Ripening rough rice Sentinel-1A Support vector machines Vertical polarization China Paddy rice Sentinel-1A Estimation Dry biomass Machine learning
ISSN:	0168-1699, 1872-7107
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!