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Regional mapping of soil thickness predicted by machine learning techniques

Regional mapping of soil thickness predicted by machine learning techniques
通过机器学习技术预测土壤厚度的区域绘图
批准号：
17K07865
负责人：
Yamashita Naoyuki
金额：
$3.0万
依托单位：
Forest Research and Management Organization
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2017
资助国家：
日本
项目状态：
已结题
起止时间：
2017-04-01 至 2020-03-31
来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-17K07865/
关键词：
土層厚土壌深度機械学習マッピング広域評価山地・丘陵地デジタル土壌マッピング空間推定モデル空間推定広域スケール山地小流域広域マップ

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Mapping of soil thickness in mountainous, upland and hilly area of Japan using small-catchment-scale and regional-scale sampling data
使用小流域尺度和区域尺度采样数据绘制日本山区、高地和丘陵地区的土壤厚度图
DOI： --
发表时间： 2019
期刊：
影响因子： --
作者： [Naoyuki YAMASHITA, Yasuhiro OHNUKI]
通讯作者： Yasuhiro OHNUKI
機械学習を用いた日本の山地部の広域土層厚マッピング
使用机器学习绘制日本山区的大面积土层厚度图
DOI： --
发表时间： 2018
期刊：
影响因子： --
作者： [山下尚之, 大貫靖浩]
通讯作者： 大貫靖浩
北関東の低山帯小流域における表層土層厚マッピング -機械学習手法を用いた広域推定の試み-
关东北部低山带小盆地表土层厚度测绘 - 利用机器学习方法进行广域估计的尝试 -
DOI： --
发表时间： 2018
期刊：
影响因子： --
作者： [山下尚之, 大貫靖浩]
通讯作者： 大貫靖浩
Soil sampling optimization for complex topography in mountainous, upland and hilly area of Japan
  • 批准号：
    20K06155
  • 项目类别：
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
  • 资助金额：
    $2.66万
  • 财政年份：
    2020
  • 负责人：
    Yamashita Naoyuki
  • 依托单位：
    Forest Research and Management Organization
Survey for nutritional strategy to maintain athletic performance and heat illness prevention in athlete
  • 批准号：
    19K20070
  • 项目类别：
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
  • 资助金额：
    $2.66万
  • 财政年份：
    2019
  • 负责人：
    Yamashita Naoyuki
  • 依托单位：
    Kyoto Institute of Technology
Occurrence of antibiotic resistant bacteria producing extended-spectrum beta-lactamase in water environment and reduction of resistant bacteria by wastewater treatment
  • 批准号：
    18H01568
  • 项目类别：
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
  • 资助金额：
    $11.4万
  • 财政年份：
    2018
  • 负责人：
    Yamashita Naoyuki
  • 依托单位：
    Ehime University
Regional risk assessment of sulfur and nitrogen deposition for terrestrial ecosystems in East and Southeast Asia