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文献
J-GLOBAL ID：201802274191712709
整理番号：18A0332192
スパイキングとデータマイニング技術を用いた異なる地理的スケールでの重要な土壌特性のための移動可視近赤外分光法の予測性能【Powered by NICT】
Predictive performance of mobile vis-near infrared spectroscopy for key soil properties at different geographical scales by using spiking and data mining techniques
Nawar Said
(Cranfield Soil and AgriFood Institute, School of Water, Energy and Environment, Cranfield University, Cranfield MK43 0AL, UK)
,
Mouazen Abdul M.
(Cranfield Soil and AgriFood Institute, School of Water, Energy and Environment, Cranfield University, Cranfield MK43 0AL, UK)
,
Mouazen Abdul M.
(Department of Soil Management, Ghent University, Coupure 653, 9000 Gent, Belgium)
資料名：
CATENA
(CATENA)
巻： 151 ページ： 118-129 発行年： 2017年
JST資料番号： W1943A ISSN： 0341-8162 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： オランダ (NLD) 言語： 英語 (EN)
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