Zobrazeno 1 - 10
of 20
pro vyhledávání: '"UAV multispectral image"'
Autor:
Yumeng Zhang, Wenlong Jing, Yingbin Deng, Wenneng Zhou, Ji Yang, Yong Li, Yanpeng Cai, Yiqiang Hu, Xiaoyan Peng, Wenlu Lan, Mengwei Peng, Yimin Tang
Publikováno v:
Frontiers in Environmental Science, Vol 11 (2023)
The rapid expansion of aquaculture in coastal areas is typically associated with ecological negligence and low water quality owing to the economic exploitation of these areas. However, evaluation of these water bodies tends to be laborious, time-cons
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/7872d8f005a5437c8ac61cb490b90197
Autor:
Chaofa Bian, Hongtao Shi, Suqin Wu, Kefei Zhang, Meng Wei, Yindi Zhao, Yaqin Sun, Huifu Zhuang, Xuewei Zhang, Shuo Chen
Publikováno v:
Remote Sensing, Vol 14, Iss 6, p 1474 (2022)
Accurate prediction of food crop yield is of great significance for global food security and regional trade stability. Since remote sensing data collected from unmanned aerial vehicle (UAV) platforms have the features of flexibility and high resoluti
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/30ed6385f4f247d5ae958e4c1a160fb1
Autor:
Zhaopeng Fu, Jie Jiang, Yang Gao, Brian Krienke, Meng Wang, Kaitai Zhong, Qiang Cao, Yongchao Tian, Yan Zhu, Weixing Cao, Xiaojun Liu
Publikováno v:
Remote Sensing, Vol 12, Iss 3, p 508 (2020)
Leaf area index (LAI) and leaf dry matter (LDM) are important indices of crop growth. Real-time, nondestructive monitoring of crop growth is instructive for the diagnosis of crop growth and prediction of grain yield. Unmanned aerial vehicle (UAV)-bas
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/fea8f633451b4cc68c44200fa292ff50
Autor:
Yanyu Wang, Ke Zhang, Chunlan Tang, Qiang Cao, Yongchao Tian, Yan Zhu, Weixing Cao, Xiaojun Liu
Publikováno v:
Remote Sensing, Vol 11, Iss 11, p 1371 (2019)
The accurate estimation of aboveground biomass (AGB) and leaf area index (LAI) is critical to characterize crop growth status and predict grain yield. Unmanned aerial vehicle (UAV) -based remote sensing has attracted significant interest due to its h
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/a4635adb5a9742f8bbeeaec5fea98fb6
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Meng Wang, Yang Gao, Kaitai Zhong, Brian Krienke, Xiaojun Liu, Qiang Cao, Weixing Cao, Jie Jiang, Yongchao Tian, Zhaopeng Fu, Yan Zhu
Publikováno v:
Remote Sensing, Vol 12, Iss 3, p 508 (2020)
Remote Sensing; Volume 12; Issue 3; Pages: 508
Remote Sensing; Volume 12; Issue 3; Pages: 508
Leaf area index (LAI) and leaf dry matter (LDM) are important indices of crop growth. Real-time, nondestructive monitoring of crop growth is instructive for the diagnosis of crop growth and prediction of grain yield. Unmanned aerial vehicle (UAV)-bas
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::b590420e14c63daf860a1d2db5bf6032
https://www.mdpi.com/2072-4292/12/3/508
https://www.mdpi.com/2072-4292/12/3/508
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.
Autor:
Qiang Cao, Yanyu Wang, Chunlan Tang, Yongchao Tian, Yan Zhu, Weixing Cao, Xiaojun Liu, Ke Zhang
Publikováno v:
Remote Sensing, Vol 11, Iss 11, p 1371 (2019)
Remote Sensing; Volume 11; Issue 11; Pages: 1371
Remote Sensing; Volume 11; Issue 11; Pages: 1371
The accurate estimation of aboveground biomass (AGB) and leaf area index (LAI) is critical to characterize crop growth status and predict grain yield. Unmanned aerial vehicle (UAV) -based remote sensing has attracted significant interest due to its h
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::c4ea23094becaa0953b130eaba735ffe
https://doi.org/10.3390/rs11111371
https://doi.org/10.3390/rs11111371