Ground observations and environmental covariates integration for mapping of soil salinity: a machine learning-based approach (2021)
- Authors:
- Autor USP: DEMATTE, JOSE ALEXANDRE MELO - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- DOI: 10.3390/rs13234825
- Subjects: SALINIDADE DO SOLO; MAPEAMENTO DO SOLO; SENSORIAMENTO REMOTO; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; ALGORITMOS
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Remote Sensing
- ISSN: 2150-704X
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 13, art. 4825, p. 1-21, 2021
- Este artigo possui versão em acesso aberto
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- Versão do Documento: Versão publicada (Published version)
-
Status: Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access) -
ABNT
NAIMI, Salman et al. Ground observations and environmental covariates integration for mapping of soil salinity: a machine learning-based approach. Remote Sensing, v. 13, p. 1-21, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/rs13234825. Acesso em: 11 mar. 2026. -
APA
Naimi, S., Ayoubi, S., Zeraatpisheh, M., & Dematte, J. A. M. (2021). Ground observations and environmental covariates integration for mapping of soil salinity: a machine learning-based approach. Remote Sensing, 13, 1-21. doi:10.3390/rs13234825 -
NLM
Naimi S, Ayoubi S, Zeraatpisheh M, Dematte JAM. Ground observations and environmental covariates integration for mapping of soil salinity: a machine learning-based approach [Internet]. Remote Sensing. 2021 ; 13 1-21.[citado 2026 mar. 11 ] Available from: https://doi.org/10.3390/rs13234825 -
Vancouver
Naimi S, Ayoubi S, Zeraatpisheh M, Dematte JAM. Ground observations and environmental covariates integration for mapping of soil salinity: a machine learning-based approach [Internet]. Remote Sensing. 2021 ; 13 1-21.[citado 2026 mar. 11 ] Available from: https://doi.org/10.3390/rs13234825 - Determination of soil attribute contents by means of reflected electromagnetic energy
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| Tipo | Nome | Link | |
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3054843-Ground_observatio... | Direct link |
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