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  • BibTeX
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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  • BibTeX
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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  • BibTeX
Suitability of satellite remote sensing data for yield estimation in northeast Germany
Precision agriculture, 2022-02, Vol.23 (1), p.52-82
2022
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  • BibTeX
An optimized non-linear vegetation index for estimating leaf area index in winter wheat
Precision agriculture, 2019-12, Vol.20 (6), p.1157-1176
2019
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  • BibTeX
Monitoring nitrogen, phosphorus and sulphur in hybrid rice (Oryza sativa L.) using hyperspectral remote sensing
Precision agriculture, 2017-10, Vol.18 (5), p.736-761
2017
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  • BibTeX
Using hyperspectral remote sensing techniques to monitor nitrogen, phosphorus, sulphur and potassium in wheat (Triticum aestivum L.)
Precision agriculture, 2014, Vol.15 (5), p.499-522
2014
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  • BibTeX
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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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
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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  • BibTeX
Monitoring leaf nitrogen content in rice based on information fusion of multi-sensor imagery from UAV
Precision agriculture, 2023-12, Vol.24 (6), p.2327-2349
2023
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  • BibTeX
Farmer attitudes to the use of sensors and automation in fertilizer decision-making: nitrogen fertilization in the Australian grains sector
Precision agriculture, 2019-02, Vol.20 (1), p.157-175
2019
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  • BibTeX
Recognition of sunflower growth period based on deep learning from UAV remote sensing images
Precision agriculture, 2023-08, Vol.24 (4), p.1417-1438
2023
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  • BibTeX
Mapping wheat nitrogen uptake from RapidEye vegetation indices
Precision agriculture, 2017-08, Vol.18 (4), p.429-451
2017
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  • BibTeX
Leaf Area Index evaluation in vineyards using 3D point clouds from UAV imagery
Precision agriculture, 2020-08, Vol.21 (4), p.881-896
2020
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  • BibTeX
Orchard management with small unmanned aerial vehicles: a survey of sensing and analysis approaches
Precision agriculture, 2021-12, Vol.22 (6), p.2007-2052
2021
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  • BibTeX
The application of unmanned aircraft systems to plant protection in China
Precision agriculture, 2018-04, Vol.19 (2), p.278-292
2018
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  • BibTeX
Development of canopy vigour maps using UAV for site-specific management during vineyard spraying process
Precision agriculture, 2019-12, Vol.20 (6), p.1136-1156
2019
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  • BibTeX
Assessing the potential of images from unmanned aerial vehicles (UAV) to support herbicide patch spraying in maize
Precision agriculture, 2017-02, Vol.18 (1), p.76-94
2017
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Predicting cover crop biomass by lightweight UAS-based RGB and NIR photography: an applied photogrammetric approach
Precision agriculture, 2018-02, Vol.19 (1), p.93-114
2018
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  • BibTeX
Evaluation of red and red-edge reflectance-based vegetation indices for rice biomass and grain yield prediction models in paddy fields
Precision agriculture, 2016-10, Vol.17 (5), p.507-530
2016
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Leaf area index estimation in vineyards using a ground-based LiDAR scanner
Precision agriculture, 2013-06, Vol.14 (3), p.290-306
2013
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  • BibTeX
Using high resolution UAV thermal imagery to assess the variability in the water status of five fruit tree species within a commercial orchard
Precision agriculture, 2013-12, Vol.14 (6), p.660-678
2013
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  • BibTeX
Separability of coffee leaf rust infection levels with machine learning methods at Sentinel-2 MSI spectral resolutions
Precision agriculture, 2017-10, Vol.18 (5), p.859-881
2017
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  • BibTeX
Comparison between vegetation indices for detecting spatial and temporal variabilities in soybean crop using canopy sensors
Precision agriculture, 2020-10, Vol.21 (5), p.979-1007
2020
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