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A neural network approach to predict earliest commercial thin year for planted stands from light detection and ranging (LIDAR) metrics and growth simulations.
一种神经网络方法，通过光检测和测距 (LIDAR) 指标和生长模拟来预测种植林最早的商业淡年。
基本信息
- 批准号：464915-2014
- 负责人：
- 金额：$ 1.27万
- 依托单位：
- 依托单位国家：加拿大
- 项目类别：Alexander Graham Bell Canada Graduate Scholarships - Master's
- 财政年份：2014
- 资助国家：加拿大
- 起止时间：2014-01-01 至 2015-12-31
- 项目状态：已结题
- 来源：
- 关键词：
项目摘要
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项目成果
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Lamb, Sean其他文献
Forest Potential Productivity Mapping by Linking Remote-Sensing-Derived Metrics to Site Variables
- DOI：
10.3390/rs12122056 - 发表时间：
2020-06-01 - 期刊：
- 影响因子：5
- 作者：
Rahimzadeh-Bajgiran, Parinaz;Hennigar, Chris;Lamb, Sean - 通讯作者：
Lamb, Sean
Lamb, Sean的其他文献
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- DOI：
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