Aplicación de tres algoritmos de aprendizaje profundo en un modelo de evaluación de construcción de calidad de tierras de cultivo a escala de condado: estudio de caso de Xiangzhou, provincia de Hubei, China
Autores: Wang, Li; Zhou, Yong; Li, Qing; Xu, Tao; Wu, Zhengxiang; Liu, Jingyi
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Aplicación de tres algoritmos de aprendizaje profundo en un modelo de evaluación de construcción de calidad de tierras de cultivo a escala de condado: estudio de caso de Xiangzhou, provincia de Hubei, China
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales
Palabras clave
Modelo científico de evaluación de calidad de tierras agrícolas
Método inteligente
Xiangzhou
Modelo RF
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 36
Citaciones: Sin citaciones
Construir un modelo de evaluación de calidad científico y cuantitativo para tierras de cultivo es importante para comprender la calidad de las tierras de cultivo y puede proporcionar una base teórica y apoyo técnico para formular políticas de gestión racionales y efectivas y lograr el uso sostenible de los recursos de las tierras de cultivo.
Descripción
Construir un modelo de evaluación de calidad científico y cuantitativo para tierras de cultivo es importante para comprender la calidad de las tierras de cultivo y puede proporcionar una base teórica y apoyo técnico para formular políticas de gestión racionales y efectivas y lograr el uso sostenible de los recursos de las tierras de cultivo.