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A Mixed Application of Geographically Weighted Regression and Unsupervised Classification for Analyzing Latex Yield Variability in Yunnan, China
Kim, Oh Seok1,7; Nugent, Jeffrey B.2; Yi, Zhuang-Fang3,4; Newell, Joshua P.5; Curtis, Andrew J.6
2017-05-01
发表期刊FORESTS
卷号8期号:5页码:162
关键词Agricultural Yield Mixed Method Geographically Weighted Regression Iterative Self-organizing Data Analysis Technique Rubber Plantation Xishuangbanna Mekong Region
语种英语
WOS记录号WOS:000404099300024
引用统计
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.kib.ac.cn/handle/151853/54455
专题离退休
作者单位1.Univ Southern Calif, Geog Doctoral Program, Los Angeles, CA 90089 USA
2.Univ Southern Calif, Dept Econ, Los Angeles, CA 90089 USA
3.Chinese Acad Sci, Kunming Inst Bot, Kunming 650201, Peoples R China
4.World Agroforestry Ctr ICRAF East & Cent Asia, Kunming 650201, Peoples R China
5.Univ Michigan, Sch Nat Resources & Environm, Ann Arbor, MI 48109 USA
6.Kent State Univ, Dept Geog, Kent, OH 44242 USA
7.Korea Environm Inst, Sejong 30147, South Korea
推荐引用方式
GB/T 7714
Kim, Oh Seok,Nugent, Jeffrey B.,Yi, Zhuang-Fang,et al. A Mixed Application of Geographically Weighted Regression and Unsupervised Classification for Analyzing Latex Yield Variability in Yunnan, China[J]. FORESTS,2017,8(5):162.
APA Kim, Oh Seok,Nugent, Jeffrey B.,Yi, Zhuang-Fang,Newell, Joshua P.,&Curtis, Andrew J..(2017).A Mixed Application of Geographically Weighted Regression and Unsupervised Classification for Analyzing Latex Yield Variability in Yunnan, China.FORESTS,8(5),162.
MLA Kim, Oh Seok,et al."A Mixed Application of Geographically Weighted Regression and Unsupervised Classification for Analyzing Latex Yield Variability in Yunnan, China".FORESTS 8.5(2017):162.
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