КФУ. Карточка публикации. Spatial prediction of the properties of chernozem soils on a field scale using machine learning methods based on data from Landsat 8 OLI and Sentinel 2 images for precision farming

RUS

- EN
- 中文
- ES

SPATIAL PREDICTION OF THE PROPERTIES OF CHERNOZEM SOILS ON A FIELD SCALE USING MACHINE LEARNING METHODS BASED ON DATA FROM LANDSAT 8 OLI AND SENTINEL 2 IMAGES FOR PRECISION FARMING

Форма представления

Статьи в зарубежных журналах и сборниках

Год публикации

2021

Язык

английский

Авторы, сотрудники КФУ

Гиниятуллин Камиль Гашикович, автор

Сахабиев Ильназ Алимович, автор

Смирнова Елена Васильевна, автор

Библиографическое описание на языке оригинала

Sahabiev I., Smirnova E., Giniyatullin K. Spatial prediction of the properties of chernozem soils on a field scale using machine learning methods based on data from Landsat 8 OLI and Sentinel 2 images for precision farming / I. Sahabiev, E. Smirnova, K. Giniyatullin // Proceedings:1st International Electronic Conference on Agronomy (IECAG-2021). -2021.- №4. P. 2-5

Ключевые слова

Precision Agriculture, digital maps, machine learning methods, remote sensing

Название журнала

Proceedings

URL

https://sciforum.net/paper/view/10023

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на эту карточку

https://repository.kpfu.ru/?p_id=255914

Полная запись метаданных

Поле DC	Значение	Язык
dc.contributor.author	Гиниятуллин Камиль Гашикович	ru_RU
dc.contributor.author	Сахабиев Ильназ Алимович	ru_RU
dc.contributor.author	Смирнова Елена Васильевна	ru_RU
dc.date.accessioned	2021-01-01T00:00:00Z	ru_RU
dc.date.available	2021-01-01T00:00:00Z	ru_RU
dc.date.issued	2021	ru_RU
dc.identifier.citation	Sahabiev I., Smirnova E., Giniyatullin K. Spatial prediction of the properties of chernozem soils on a field scale using machine learning methods based on data from Landsat 8 OLI and Sentinel 2 images for precision farming / I. Sahabiev, E. Smirnova, K. Giniyatullin // Proceedings:1st International Electronic Conference on Agronomy (IECAG-2021). -2021.- №4. P. 2-5	ru_RU
dc.identifier.uri	https://repository.kpfu.ru/?p_id=255914	ru_RU
dc.description.abstract	Proceedings	ru_RU
dc.language.iso	ru	ru_RU
dc.subject	Precision Agriculture	ru_RU
dc.subject	digital maps	ru_RU
dc.subject	machine learning methods	ru_RU
dc.subject	remote sensing	ru_RU
dc.title	Spatial prediction of the properties of chernozem soils on a field scale using machine learning methods based on data from Landsat 8 OLI and Sentinel 2 images for precision farming	ru_RU
dc.type	Статьи в зарубежных журналах и сборниках	ru_RU