Synthetic Minority Over-sampling TEchnique (SMOTE) and Logistic Model Tree (LMT)-Adaptive Boosting algorithms for classifying imbalanced datasets of nutrient and chlorophyll sufficiency levels of oil palm (Elaeis guineensis) using spectroradiometers and unmanned aerial vehicles - 科研通

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标题	Synthetic Minority Over-sampling TEchnique (SMOTE) and Logistic Model Tree (LMT)-Adaptive Boosting algorithms for classifying imbalanced datasets of nutrient and chlorophyll sufficiency levels of oil palm (Elaeis guineensis) using spectroradiometers and unmanned aerial vehicles 合成少数过采样技术（SMOTE）和逻辑模型树（LMT）-自适应增强算法，用于使用分光辐射计和无人驾驶飞行器对油棕（Elaeis guineensis）养分和叶绿素充足水平的不平衡数据集进行分类相关领域光谱辐射计油棕天蓬机器学习农业工程遥感计算机科学环境科学人工智能棕榈油工程类植物农林复合经营生物反射率光学物理地质学
网址	https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106646
DOI	10.1016/j.compag.2021.106646 doi
其它	期刊：Computers and Electronics in Agriculture 作者：Amiratul Diyana Amirruddin; Farrah Melissa Muharam; Mohd Hasmadi Ismail; Ngai Paing Tan; Mohd Firdaus Ismail 出版日期：2022-01-03
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