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2015\u2014年会议跟踪论文集,美国加利福尼亚州圣地亚哥。神经信息处理。系统。“},{”key“:”ref_24“,”unstructured“:”(2020年7月13日)。Pix4dmapper Pro。在线提供:https:\/\/pix4d.com/product\/pix4-dmapper\/ref_26“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:”295“,”doi“:”10.1016\/0034-4257(88)90106-X“,”article-title“:”土壤调节植被指数(SAVI)“,”volume“:“25”,“author”:“Huete”,“year”:“1988”,“journal-title”:“Remote Sens.Environ。“},{”key“:”ref_27“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Bussan,A.J.,Mitchell,P.D.,Copas,M.E.,and Drilias,M.J.(2007)。密度对马铃薯产量和块茎大小分布的影响评估。《作物科学》,”doi“:”10.2135\/cropsci2007.01.0026“}”,{10.1093\/oxfordjournals.aob.a088084“,”article-title“:“基于光截获和叶面积扩展的作物生长数学函数”,“volume”:“66”,“author”:“Goudriaan”,“year”:“1990”,“journal-title”:“Ann.Bot.”},{“key”:”ref_29“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Haverkort,A.J.,and 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