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  2. Liu, Lanfa [VerfasserIn] ; Buchroithner, Manfred [AkademischeR BetreuerIn]; Csaplovics, Elmar [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]; Häusler, Hermann [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]

    Quantitative Mapping of Soil Property Based on Laboratory and Airborne Hyperspectral Data Using Machine Learning

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    Dresden: Technische Universität Dresden, 2019

  3. Liu, Lanfa [VerfasserIn] ; Buchroithner, Manfred [AkademischeR BetreuerIn]; Csaplovics, Elmar [AkademischeR BetreuerIn]; Häusler, Hermann [AkademischeR BetreuerIn] Technische Universität Dresden

    Quantitative Mapping of Soil Property Based on Laboratory and Airborne Hyperspectral Data Using Machine Learning

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    Dresden, 2019

  4. Liu, Lanfa [VerfasserIn]; Ji, Min [VerfasserIn]; Buchroithner, Manfred [VerfasserIn]

    A Case Study of the Forced Invariance Approach for Soil Salinity Estimation in Vegetation-Covered Terrain Using Airborne Hyperspectral Imagery

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    Basel : Molecular Diversity Preservation International (MDPI), [2018]

  5. Liu, Lanfa [VerfasserIn]; Ji, Min [VerfasserIn]; Buchroithner, Manfred F. [VerfasserIn]

    Combining Partial Least Squares and the Gradient-Boosting Method for Soil Property Retrieval Using Visible Near-Infrared Shortwave Infrared Spectra

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    Basel : Molecular Diversity Preservation International (MDPI), [2018]

  6. Liu, Lanfa [VerfasserIn]; Ji, Min [VerfasserIn]; Buchroithner, Manfred [VerfasserIn]

    Transfer Learning for Soil Spectroscopy Based on Convolutional Neural Networks and Its Application in Soil Clay Content Mapping Using Hyperspectral Imagery

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    Basel : Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI), [2018]

  7. Liu, Lanfa [VerfasserIn]; Buchroithner, Manfred [VerfasserIn]; Ji, Min [VerfasserIn]; Dong, Yunyun [VerfasserIn]; Zhang, Rongchung [VerfasserIn]

    Quantitative Retrieval of Organic Soil Properties from Visible Near-Infrared Shortwave Infrared (Vis-NIR-SWIR) Spectroscopy Using Fractal-Based Feature Extraction

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    Dresden : Molecular Diversity Preservation International (MDPI), [2017]