.png){kind=icon}
C
C. Igathinathane
H指数:34
被引数:4,109
个人简介
暂无内容
教育背景
暂无内容
工作经历
暂无内容
荣誉奖项
暂无内容
基于树莓派轻量级深度学习模型，利用表型相机图像进行玉米生长阶段分类
Remote Sensing
IF4.1
基于过程–结构–性质框架、定量合成与标准化路线图的木质纤维素菌丝体结合复合材料的预测设计
Polymers
IF4.9
将生态数据与原住民知识相结合，以模拟影响阿拉斯加西南部Rubus chamaemorus产量的环境因素
Remote Sensing
IF4.1
基于计算机视觉的荧光根瘤在豆科植物-根瘤菌系统中的自动量化
GLS-YOLOv8n：一种基于RGB-深度-热成像融合的轻量级‘Guiqi’芒果检测模型
美国本土主要土地资源区（MLRA）的作物轮作复杂度
Bazrafkan, A.; Igathinathane, C.; Bandillo, N.; Flores, P. 精准农业中UAS和卫星图像数据集成技术的优化——综述. Front. Remote Sens. 2025, 6, 1622884. [Google Scholar] [CrossRef]
茉莉花颜色降解用户编码的计算机视觉图像分析工具与动力学建模
利用CT扫描成像和机器视觉评估单粒玉米籽粒的内孔隙体积和表面积
骑跨式忍冬收获机器人的研发与田间性能评估
优化后的Yolov5s-Im模型用于基于无人机授粉的实时苹果花检测
自主传粉技术综述：进展、挑战与未来方向
基于UAV的 soybean 杂草识别实用指南：比较RGB与多光谱传感器性能
评估大平原北部牧场生物量产量预测的遥感分辨率和机器学习方法
AGRICULTURE-BASEL
IF3.6
农业种植环境下的物候测量与分析的PhenoCam指南：大豆案例研究
REMOTE SENSING
IF4.1
