Machine learning and fluorosensing for estimation of maize nitrogen status at early growth-stages
•Fluorescence indices indicate discrimination capabilities of variable N rates in crop.•Assess accuracies of crop canopy N indicators estimated using machine learning model.•Model transferability in a cross-site experiment was assessed. Potential of mobile fluorescence sensor measurements have been...
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Veröffentlicht in: | Computers and electronics in agriculture 2024-10, Vol.225, p.109341, Article 109341 |
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Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
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Online-Zugang: | Volltext |
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