Перейти к основному содержанию
AkademIndex

Продукты

Для разработчиков

AkademBaseскороОткрытый API экосистемы
Латиница
← Назад к работе

Работы, на которые ссылается эта работа

Работ: 49

Работа: Sunflower crop yield prediction by advanced statistical modeling using satellite-derived vegetation indices and crop phenology

  1. Random Forests

    Leo Breiman

    Статья2001Цитирований: 67
    ABI
  2. A soil-adjusted vegetation index (SAVI)

    Alfredo Huete

    Статья1988Цитирований: 23
    ABI
  3. Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation

    Compton J. Tucker

    Статья1979Цитирований: 19
    ABI
  4. Overview of the radiometric and biophysical performance of the MODIS vegetation indices

    Alfredo Huete, Kamel Didan, Tomoaki Miura +3

    Статья2002Цитирований: 13
    ABI
  5. Use of a green channel in remote sensing of global vegetation from EOS-MODIS

    Anatoly A. Gitelson, Yoram J. Kaufman, Mark N. Merzlyak

    Статья1996Цитирований: 10
    ABI
  6. Significant Remote Sensing Vegetation Indices: A Review of Developments and Applications

    Jinru Xue, Baofeng Su

    Обзорная статья2017Цитирований: 7
    ABI
  7. Importance of phenological observations and predictions in agriculture

    M. Ruml, Todor Vulić

    Статья2005Цитирований: 4
    ABI
  8. High resolution wheat yield mapping using Sentinel-2

    Merryn Hunt, George Alan Blackburn, Luis Carrasco +2

    Статья2019Цитирований: 4
    ABI
  9. Crop Yield Prediction Using Deep Neural Networks

    Saeed Khaki, Lizhi Wang

    Статья2019Цитирований: 3
    ABI
  10. Time-series analysis of Sentinel-2 satellite images for sunflower yield estimation

    Khilola Amankulova, Nizom Farmonov, László Mucsi

    Статья2022Цитирований: 3
    ABI
  11. Forecasting crop yield using remotely sensed vegetation indices and crop phenology metrics

    Douglas K. Bolton, M. A. Friedl

    Статья2013Цитирований: 2
    ABI
  12. A uniform decimal code for growth stages of crops and weeds

    Peter Lancashire, H. Bleiholder, T. van den Boom +4

    Статья1991Цитирований: 2
    ABI
  13. The Control of Errors in Momentary Yield Data from Combine Harvesters

    Lars Thylén, Donal Patrick Murphy

    Статья1996Цитирований: 2
    ABI
  14. Random Forests for Global and Regional Crop Yield Predictions

    Jig Han Jeong, Jonathan P. Resop, Nathaniel D. Mueller +8

    Статья2016Цитирований: 2
    ABI
  15. Combining Spatial and Temporal Corn Silage Yield Variability for Management Zone Development

    Tulsi P. Kharel, Ángel Maresma, Karl Czymmek +2

    Статья2019Цитирований: 2
    ABI
  16. Use time series NDVI and EVI to develop dynamic crop growth metrics for yield modeling

    Sadia Alam Shammi, Qingmin Meng

    Статья2020Цитирований: 2
    ABI
  17. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI
  18. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI
  19. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI
  20. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI
  21. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI
  22. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI