文献
J-GLOBAL ID:202202230658822423
整理番号:22A0620647
部分最小二乗回帰のための情報バンドの選択はハイパースペクトルデータからの葉光合成パラメータを推定するための適合度を改善する【JST・京大機械翻訳】
Selecting informative bands for partial least squares regressions improves their goodness-of-fits to estimate leaf photosynthetic parameters from hyperspectral data
著者 (5件):
Jin Jia
(Faculty of Agriculture, Shizuoka University, Shizuoka, Japan)
,
Jin Jia
(Institute of Geography and Oceanography, Nanning Normal University, Nanning, China)
,
Wang Quan
(Faculty of Agriculture, Shizuoka University, Shizuoka, Japan)
,
Wang Quan
(Research Institute of Green Science and Technology, Shizuoka University, Shizuoka, Japan)
,
Song Guangman
(Graduate School of Science and Technology, Shizuoka University, Shizuoka, Japan)
資料名:
Photosynthesis Research
(Photosynthesis Research)
巻:
151
号:
1
ページ:
71-82
発行年:
2022年
JST資料番号:
W0854A
ISSN:
0166-8595
CODEN:
PHRSDI
資料種別:
逐次刊行物 (A)
記事区分:
原著論文
発行国:
ドイツ (DEU)
言語:
英語 (EN)