Wykaz publikacji wybranego autora

Stanisław Gruszczyński, prof. dr hab. inż.

profesor zwyczajny

Wydział Geodezji Górniczej i Inżynierii Środowiska
WGGiIŚ-kkoś, Katedra Kształtowania i Ochrony Środowiska


  • 2018

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / inżynieria środowiska, górnictwo i energetyka


[poprzednia klasyfikacja] obszar nauk technicznych / dziedzina nauk technicznych / inżynieria środowiska


Identyfikatory Autora Informacje o Autorze w systemach zewnętrznych

ORCID: 0000-0002-8811-0954 orcid iD

ResearcherID: J-9711-2012

Scopus: 9637197600

PBN: 5e709207878c28a04738edc8

OPI Nauka Polska

System Informacyjny AGH (SkOs)




1
  • Increase of organic carbon pool in reclaimed soils under forest standPrzyrost puli węgla organicznego w glebach we wczesnej fazie leśnego zagospodarowania nieużytków pogórniczych / Stanisław GRUSZCZYŃSKI, Katarzyna SROKA, Piotr WOJTANOWICZ // Geomatics and Environmental Engineering ; ISSN 1898-1135. — Tytuł poprz.: Geodezja oraz Inżynieria Środowiska. — 2019 vol. 13 no. 3, s. 29–45. — Bibliogr. s. 42–45, Abstr., Streszcz.. — tekst: http://journals.bg.agh.edu.pl/GEOMATICS/2019.13.3/geom.2019.13.3.29.pdf

    orcid iD
  • słowa kluczowe: rekultywacja, tereny bezglebowe, sekwestracja C, obrót węglem glebowym

    keywords: reclamation, soilless areas, sequestration of C, soil carbon turnover

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.7494/geom.2019.13.3.29

2
  • Information potential of the spectral response of Polish soils, in the NIR range, in the light of LUCAS database analyses : soil properties vector model / Stanisław GRUSZCZYŃSKI // Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich = Infrastructure and Ecology of Rural Areas / Polska Akademia Nauk. Oddział w Krakowie. Komisja Technicznej Infrastruktury Wsi ; ISSN 1732-5587. — 2019 no. II/1/2019, s. 95–104. — Bibliogr. s. 103–104, Abstr.. — tekst: http://www.infraeco.pl/pl/art/a_18719.htm?plik=2318

    orcid iD
  • keywords: near infrared spectroscopy, machine learning model, soil properties prediction

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.14597/INFRAECO.2019.2.1.008

3
  • Prediction of soil properties with machine learning models based on the spectral response of soil samples in the near infrared rangePredykcja właściwości gleb modelami uczenia maszynowego na podstawie odpowiedzi spektralnej prób glebowych w zakresie bliskiej podczerwieni / Stanisław GRUSZCZYŃSKI // Soil Science Annual ; ISSN 2300-4967. — 2019 vol. 70 no. 4, s. 298–313. — Bibliogr. s. 312–313, Abstr., Streszcz.. — tekst: http://ssa.ptg.sggw.pl/files/artykuly/2019_70/2019-4/ssa4-2019-s298-313.pdf

    orcid iD
  • słowa kluczowe: baza LUCAS, spektroskopia bliskiej podczerwieni, modele uczenia maszynowego, predykcja właściwości gleb

    keywords: near infrared spectroscopy, soil properties prediction, LUCAS database, machine learning models

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.2478/ssa-2019-0027