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A CNN model for predicting soil properties using VIS–NIR spectral data
Mohammad Hosseinpour-Zarnaq, Mahmoud Omid, Fereydoon Sarmadian, Hassan Ghasemi Mobtaker
University of Tehran
来源Environmental Earth Sciences
年份2023
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逐年被引趋势
21110
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2125
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关键指标
47
被引次数 · OpenAlex
6.02
领域内被引倍数
同类平均 = 1
同类平均 = 1
前 2%
引用位次
同领域 · 同年份 · 同类型
同领域 · 同年份 · 同类型
37
参考文献
Google Scholar 与 OpenAlex 的被引统计范围不同，数值存在差异属正常。
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学术脉络
学科主题
化学Spectroscopy and Chemometric Analyses
Soil Geostatistics and Mapping · Smart Agriculture and AI
参考文献 37
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引用本文 47
A Novel Transformer-CNN Approach for Predicting Soil Properties from LUCAS Vis-NIR Spectral Data
被引 50Liying Cao, Miao Sun, Zhicheng Yang · Agronomy · 2024
Spectral Data-Driven Prediction of Soil Properties Using LSTM-CNN-Attention Model
被引 32Yiqiang Liu, Luming Shen, Xinghui Zhu · Applied Sciences · 2024
Multi-Modal Vision Transformer for high-resolution soil texture prediction of German agricultural soils using remote sensing imagery
被引 23Lucas Wittstruck, Björn Waske, Thomas Jarmer · Remote Sensing of Environment · 2025
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