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Link zu diesem Datensatz https://d-nb.info/138523251X
Titel Quantification of Sugarcane Crop Water Footprint Using Remote Sensing and Machine Learning Techniques: Case Study of Kolhapur District, Maharashtra, India
Person(en) Jadhav, Shrinivas (Verfasser)
Shah, Sahil K. (Verfasser)
Kumbhar, Vidya (Verfasser)
Singh, T. P. (Verfasser)
Umfang/Format Online-Ressource (pdf)
Persistent Identifier URN: urn:nbn:de:101:1-2512250339351.248167292673
DOI: 10.5194/isprs-annals-X-5-W2-2025-249-2025
URL https://isprs-annals.copernicus.org/articles/X-5-W2-2025/249/2025/isprs-annals-X-5-W2-2025-249-2025.pdf
https://isprs-annals.copernicus.org/articles/X-5-W2-2025/249/2025/
Zeitliche Einordnung Erscheinungsdatum: 19.12.2025
DDC-Notation 631.58 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation)
Sprache(n) Englisch (eng)
Beziehungen Enthalten in: ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences (Bd. X-5/W2-2025, 2025: 249-256. 8 S.)
Sachgruppe(n) 630 Landwirtschaft, Veterinärmedizin

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