Maize Classification in Arid Regions via Spatiotemporal Feature Optimization and Multi-Source Remote Sensing Integration

This study addresses the challenges of redundant crop identification features and low computational efficiency in complex agricultural environments, particularly in arid regions. Focusing on the Hexi region of Gansu Province, we utilized the Google Earth Engine (GEE) to integrate Sentinel-2 optical...

Szczegółowa specyfikacja

Opis bibliograficzny

Główni autorzy:	Guang Yang, Jun Wang, Zhengyuan Qi
Format:	Artigo
Język:	Inglês
Wydane:	MDPI AG 2025-07-01
Seria:	Agronomy
Hasła przedmiotowe:	GEE maize feature optimization random forest recursive feature elimination (RF-RFE)
Dostęp online:	https://www.mdpi.com/2073-4395/15/7/1667
Etykiety:	Dodaj etykietę Nie ma etykietki, Dołącz pierwszą etykiete!