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Deep learning techniques for estimation of the yield and size of citrus fruits using a UAV

Apolo-Apolo, O. E.; Martínez-Guanter, J.; Egea, G.; Raja, P.; Pérez-Ruiz, M. 

Tipo: Artículo
Año de Publicación: 2020
Volumen: 115
Número de artículo: 126030
Fuente Nº Citas Fecha Actualización
dialnet012-11-2024
scopus16113-11-2024
wos11829-10-2024
Dimensions
PlumX
Altmetric

Año: 2020

Journal Impact Factor (JIF): 5.1240

CategoríaEdiciónPosiciónCuartilTercilDecil
AGRONOMYSCIE8/91Q1T1D1

Año: 2020

Journal Citation Indicator (JCI): 1,970

CategoríaPosiciónCuartilTercilDecilPercentil
AGRONOMY5/123Q1T1D196,34

Año:

2020

CiteScore:

8,600

CategoríaPosiciónCuartilTercilDecil
Agronomy and Crop Science13/347Q1T1D1
Plant Science17/445Q1T1D1
Soil Science8/135Q1T1D1

SJR año:

2020

Factor de Impacto:

1,684

CategoríaPosiciónCuartilTercilDecil
Agronomy and Crop Science10/391Q1T1D1
Plant Science30/523Q1T1D1
Soil Science8/152Q1T1D1
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Agencia Código de Proyecto
Predoctoral Research Fellowship for the development of the University of Seville RDI programIV.3 2017
TorresQuevedo contract - Spanish Ministry of EconomyPTQ-17-09506
Nota: los datos sobre financiación provienen de la WOS
# Autor Afiliación
1Apolo-Apolo, O. E.Universidad de Sevilla (Spain)
2Martínez-Guanter, J.Universidad de Sevilla (Spain)
3Egea, G.Universidad de Sevilla (Spain)
4Raja, P.SASTRA Deemed University (India)
5Pérez-Ruiz, M. Universidad de Sevilla (Spain)