Zobrazeno 1 - 10
of 61
pro vyhledávání: '"Landsat 8 OLI/TIRS"'
Publikováno v:
Journal of Degraded and Mining Lands Management, Vol 12, Iss 1, Pp 6781-6788 (2024)
Soil organic carbon (SOC) is an important component of soil and plays a crucial role in addressing climate change. As a key component of soil organic matter, SOC directly impacts soil fertility, water retention, nutrient cycling, and overall soil hea
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/3ffe654ab197414cb8bad3ee91a05cd3
Autor:
Fahad Abubakar
Publikováno v:
Heliyon, Vol 10, Iss 1, Pp e23618- (2024)
The instability of fuel prices in the international market has adversely affected the economy of Nigeria, which is a developing country that solely relies on crude oil. This has led the country to consider diversifying its economy into mineral resour
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/bc5cc7b51a954e6293755e978e3f05ce
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Вісник Астрономічної школи, Vol 14, Iss 2, Pp 70-77 (2018)
The method for estimation of the thermodynamic temperature field of the land surface using satellite data of the long-wave infrared band based on the land cover classification in the optical wavelength range using machine learning methods has been ju
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/b237db3507e04dabb3bcacd81e66e555
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.