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Drones in agriculture: A review and bibliometric analysis
Drones in agriculture: A review and bibliometric analysis
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Drones in agriculture: A review and bibliometric analysis

Rejeb, Abderahman ; Abdollahi, Alireza ; Rejeb, Karim ; Treiblmaier, Horst

Computers and electronics in agriculture, 2022-07, Vol.198, p.107017, Article 107017 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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Priorities for science to overcome hurdles thwarting the full promise of the ‘digital agriculture’ revolution
Priorities for science to overcome hurdles thwarting the full promise of the ‘digital agriculture’ revolution
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Priorities for science to overcome hurdles thwarting the full promise of the ‘digital agriculture’ revolution

Shepherd, Mark ; Turner, James A ; Small, Bruce ; Wheeler, David

Journal of the science of food and agriculture, 2020-11, Vol.100 (14), p.5083-5092 [Periódico revisado por pares]

Chichester, UK: John Wiley & Sons, Ltd

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Predicting farmer uptake of new agricultural practices: A tool for research, extension and policy
Predicting farmer uptake of new agricultural practices: A tool for research, extension and policy
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Predicting farmer uptake of new agricultural practices: A tool for research, extension and policy

Kuehne, Geoff ; Llewellyn, Rick ; Pannell, David J. ; Wilkinson, Roger ; Dolling, Perry ; Ouzman, Jackie ; Ewing, Mike

Agricultural systems, 2017-09, Vol.156, p.115-125 [Periódico revisado por pares]

Elsevier Ltd

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Using channel pruning-based YOLO v4 deep learning algorithm for the real-time and accurate detection of apple flowers in natural environments
Using channel pruning-based YOLO v4 deep learning algorithm for the real-time and accurate detection of apple flowers in natural environments
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Using channel pruning-based YOLO v4 deep learning algorithm for the real-time and accurate detection of apple flowers in natural environments

Wu, Dihua ; Lv, Shuaichao ; Jiang, Mei ; Song, Huaibo

Computers and electronics in agriculture, 2020-11, Vol.178, p.105742, Article 105742 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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Deep learning – Method overview and review of use for fruit detection and yield estimation
Deep learning – Method overview and review of use for fruit detection and yield estimation
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Deep learning – Method overview and review of use for fruit detection and yield estimation

Koirala, Anand ; Walsh, Kerry B. ; Wang, Zhenglin ; McCarthy, Cheryl

Computers and electronics in agriculture, 2019-07, Vol.162, p.219-234 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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Applications of machine vision in agricultural robot navigation: A review
Applications of machine vision in agricultural robot navigation: A review
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Applications of machine vision in agricultural robot navigation: A review

Wang, Tianhai ; Chen, Bin ; Zhang, Zhenqian ; Li, Han ; Zhang, Man

Computers and electronics in agriculture, 2022-07, Vol.198, p.107085, Article 107085 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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Computer vision and artificial intelligence in precision agriculture for grain crops: A systematic review
Computer vision and artificial intelligence in precision agriculture for grain crops: A systematic review
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Computer vision and artificial intelligence in precision agriculture for grain crops: A systematic review

Patrício, Diego Inácio ; Rieder, Rafael

Computers and electronics in agriculture, 2018-10, Vol.153, p.69-81 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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Generative adversarial networks (GANs) for image augmentation in agriculture: A systematic review
Generative adversarial networks (GANs) for image augmentation in agriculture: A systematic review
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Generative adversarial networks (GANs) for image augmentation in agriculture: A systematic review

Lu, Yuzhen ; Chen, Dong ; Olaniyi, Ebenezer ; Huang, Yanbo

Computers and electronics in agriculture, 2022-09, Vol.200, p.107208, Article 107208 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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Integrating blockchain and the internet of things in precision agriculture: Analysis, opportunities, and challenges
Integrating blockchain and the internet of things in precision agriculture: Analysis, opportunities, and challenges
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Integrating blockchain and the internet of things in precision agriculture: Analysis, opportunities, and challenges

Torky, Mohamed ; Hassanein, Aboul Ella

Computers and electronics in agriculture, 2020-11, Vol.178, p.105476, Article 105476 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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A review on weed detection using ground-based machine vision and image processing techniques
A review on weed detection using ground-based machine vision and image processing techniques
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A review on weed detection using ground-based machine vision and image processing techniques

Wang, Aichen ; Zhang, Wen ; Wei, Xinhua

Computers and electronics in agriculture, 2019-03, Vol.158, p.226-240 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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