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  • BibTeX
Deep learning for real-time fruit detection and orchard fruit load estimation: benchmarking of ‘MangoYOLO’
Precision agriculture, 2019-12, Vol.20 (6), p.1107-1135
2019
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Fast and accurate detection of kiwifruit in orchard using improved YOLOv3-tiny model
Precision agriculture, 2021-06, Vol.22 (3), p.754-776
2021
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The application of small unmanned aerial systems for precision agriculture: a review
Precision agriculture, 2012-12, Vol.13 (6), p.693-712
2012
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Remote sensing and machine learning for crop water stress determination in various crops: a critical review
Precision agriculture, 2020-10, Vol.21 (5), p.1121-1155
2020
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Automation in Agriculture by Machine and Deep Learning Techniques: A Review of Recent Developments
Precision agriculture, 2021-12, Vol.22 (6), p.2053-2091
2021
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Robots in agriculture: prospects, impacts, ethics, and policy
Precision agriculture, 2021-06, Vol.22 (3), p.818-833
2021
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Intelligent robots for fruit harvesting: recent developments and future challenges
Precision agriculture, 2022-10, Vol.23 (5), p.1856-1907
2022
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Economics of robots and automation in field crop production
Precision agriculture, 2020-04, Vol.21 (2), p.278-299
2020
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Improved estimation of rice aboveground biomass combining textural and spectral analysis of UAV imagery
Precision agriculture, 2019-06, Vol.20 (3), p.611-629
2019
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A systematic literature review of the factors affecting the precision agriculture adoption process
Precision agriculture, 2019-12, Vol.20 (6), p.1292-1316
2019
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Pineapple (Ananas comosus) fruit detection and localization in natural environment based on binocular stereo vision and improved YOLOv3 model
Precision agriculture, 2023-02, Vol.24 (1), p.139-160
2023
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Promoting sustainable intensification in precision agriculture: review of decision support systems development and strategies
Precision agriculture, 2017-06, Vol.18 (3), p.309-331
2017
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Adoption of precision agriculture technologies by German crop farmers
Precision agriculture, 2017-10, Vol.18 (5), p.701-716
2017
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  • BibTeX
Experience versus expectation: farmers’ perceptions of smart farming technologies for cropping systems across Europe
Precision agriculture, 2020-02, Vol.21 (1), p.34-50
2020
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Passion fruit detection and counting based on multiple scale faster R-CNN using RGB-D images
Precision agriculture, 2020-10, Vol.21 (5), p.1072-1091
2020
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Acceptance of artificial intelligence in German agriculture: an application of the technology acceptance model and the theory of planned behavior
Precision agriculture, 2021-12, Vol.22 (6), p.1816-1844
2021
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Site-specific nitrogen management in winter wheat supported by low-altitude remote sensing and soil data
Precision agriculture, 2021-04, Vol.22 (2), p.364-386
2021
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  • BibTeX
Detection of target spot and bacterial spot diseases in tomato using UAV-based and benchtop-based hyperspectral imaging techniques
Precision agriculture, 2020-10, Vol.21 (5), p.955-978
2020
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  • BibTeX
Optimization strategies of fruit detection to overcome the challenge of unstructured background in field orchard environment: a review
Precision agriculture, 2023-08, Vol.24 (4), p.1183-1219
2023
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Fleets of robots for environmentally-safe pest control in agriculture
Precision agriculture, 2017-08, Vol.18 (4), p.574-614
2017
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Mapping crop water stress index in a ‘Pinot-noir’ vineyard: comparing ground measurements with thermal remote sensing imagery from an unmanned aerial vehicle
Precision agriculture, 2014-08, Vol.15 (4), p.361-376
2014
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  • BibTeX
Adoption of digital technologies in agriculture—an inventory in a european small-scale farming region
Precision agriculture, 2023-02, Vol.24 (1), p.68-91
2023
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Smartphone adoption and use in agriculture: empirical evidence from Germany
Precision agriculture, 2020-04, Vol.21 (2), p.403-425
2020
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  • BibTeX
A review of advanced machine learning methods for the detection of biotic stress in precision crop protection
Precision agriculture, 2015-06, Vol.16 (3), p.239-260
2015
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An approach to forecast grain crop yield using multi-layered, multi-farm data sets and machine learning
Precision agriculture, 2019-10, Vol.20 (5), p.1015-1029
2019
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