A deep learning approach to conflating heterogeneous geospatial data for corn yield estimation A case study of the US Corn Belt at the county level

A deep learning approach to conflating heterogeneous geospatial data for corn yield estimation : A case study of the US Corn Belt at the county level

© 2019 John Wiley & Sons Ltd.

Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Global change biology. - 1999. - 26(2020), 3 vom: 07. März, Seite 1754-1766
1. Verfasser: Jiang, Hao (VerfasserIn)
Weitere Verfasser: Hu, Hao, Zhong, Renhai, Xu, Jinfan, Xu, Jialu, Huang, Jingfeng, Wang, Shaowen, Ying, Yibin, Lin, Tao
Format: Online-Aufsatz
Sprache:English
Veröffentlicht: 2020
Zugriff auf das übergeordnete Werk:Global change biology
Schlagworte:Journal Article Research Support, Non-U.S. Gov't climate change impact corn yield deep learning geospatial discovery phenology
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