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Par Collection Par Auteur- BAI, G.-C. (1)
- LI, B. (1)
- WANG, C.-Q. (1)
- YANG, J. (1)
- YU, Y. (1)
- YUE, T.-X. (1)
- ZHANG, W.-J. (1)
- LI, Q.-Q. (1)
- 2013 (1)
- Analyse en composantes principales ; Chine ; Distribution spatiale ; Krigeage ; Matière organique ; Modèle ; Propriétés du sol ; Réseau neuronal ; Sol (1)
- Análisis en componentes principales ; China ; Distribución espacial ; Krigeage ; Materia orgánica ; Modelo ; Propiedades del suelo ; Red neural ; Suelo (1)
- China ; Krigeage ; Model ; Neural network ; Organic materials ; Principal components analysis ; Soil ; Soil properties ; Spatial distribution (1)
- This study proposed a radial basis function neural networks model (RBFNN), combined with principal component analysis (PCA), to predict the spatial distribution of soil organic matter (SOM) content across China. To assess its feasibility, 6 241 soil
- matter. The result suggests that the proposed method can play a vital role in improving prediction accuracy of SOM within a large area.