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The application of satellite remote sensing and machine learning for modelling impacts of regenerative farming practices
卫星遥感和机器学习在再生农业实践影响建模中的应用
基本信息
- 批准号：2842273
- 负责人：
- 金额：--
- 依托单位：
- 依托单位国家：英国
- 项目类别：Studentship
- 财政年份：2022
- 资助国家：英国
- 起止时间：2022 至 无数据
- 项目状态：未结题
- 来源：
- 关键词：
项目摘要
Background Earth observations from satellite remote sensing, data analytics and machine learning are rapidly evolving fields of research. They offer the potential to unlock scaling challenges to enable tracking of the impact of regenerative farming practices in terms of reducing greenhouse gas emissions and improving soil health. Understanding the impact of these practices requires measurements of factors including, but not limited to, soil organic matter (SOM), soil organic carbon (SOC), soil hydraulic properties and soil compaction.
卫星遥感，数据分析和机器学习的背景地球观察正在迅速发展的研究领域。他们提供了解开规模挑战的潜力，以便在减少温室气体排放和改善土壤健康方面跟踪再生耕作实践的影响。了解这些实践的影响需要测量因素，包括但不限于土壤有机物（SOM），土壤有机碳（SOC），土壤液压特性和土壤压实。
项目成果
期刊论文数量（0）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
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